m0_69023437的博客

正常来讲流程是这么个流程，我已经成功完成环境，编译，数据集，模型下载等部分了，最后运行时报了错，大概就是CUDA的问题，这个代码要求的Pytorch版本比较低（1.4.0），然后对应的CUDA版本是10.1，按这样做了之后，还是报错，查了一下因为我的版本架构与其不符，无法运行，又不想重装驱动，先搁置到此，如果这个教程能帮助有人复现成功也算它有用了，没有就当记录一下某次失败的经历吧......运行以下命令安装项目依赖：（其实可以直接按文件创建，这样会方便一些）下载数据，并使用提供的脚本预处理。

通过命令行参数允许用户灵活配置相机输入和分辨率。 使用神经深度 () 提高深度感知精度。 采用 OpenGL 的右手坐标系。 空间映射 设置空间映射参数，包括分辨率、范围和内存使用限制。 决定使用网格还是点云。 循环处理 每次循环抓取图像并更新空间映射状态。 如果启用了网格生成，将网格过滤并保存为 文件。 区别与适用场景 特性 网格 (Mesh) 点云 (Point Cloud) 数据结构 网格由顶点和多边形面构成，数据更紧凑

这些输出为用户监控和调试 DynSLAM 的运行状态提供了可视化信息。例如，用户可以通过观察内存使用情况来评估是否需要优化算法或增加硬件资源。通过3D视图，用户可以直观地看到重建的地图质量，并通过控制面板进行交互式操作，如切换到下一帧或保存当前的重建结果。tips:别忘了先创建一个csv文件夹。1.运行命令（按需修改数据路径）1.清除构建（build路径）