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原创计算机视觉大型攻略 —— CUDA(3)内存模型（二）Aligned and Coalesced内存访问

上一篇介绍了CUDA内存空间。GPU对片外DRAM的访问往往是访存性能的瓶颈。[1]第四章的后半部分，通过Global内存为例，说明了GPU访问DRAM的工作模式以及在该模式下，如何高效的使用DRAM内存。同样的内容也可以参考[2]的5.3.2一节。

2020-02-21 18:17:21 1188 1

原创计算机视觉大型攻略 —— CUDA(3)内存模型（一）CUDA内存

上篇写了执行模型，这篇继续总结[1]的第四章: 内存模型。首先介绍CUDA内存空间以及物理内存与逻辑内存的对应关系，后续文章写如何通过改善访存策略来提升CUDA Kernel函数的性能。

2020-02-21 15:39:39 2369

原创计算机视觉大型攻略 —— CUDA(2)执行模型

Professional CUDA C Programming[1]是一本不错的入门书籍，虽说命名为"Professional"，但实际上确实很适合入门阅读。他几乎涵盖了所有理论部分和编程技巧，更重要的是每一章都有完整的实例程序。不过对于入门来讲，这本书有点太厚了，行文有些啰嗦，粗读容易错过很多关键部分。准备写几篇文章提取一下关键章节的关键部分。

2020-02-18 18:16:01 881 1

原创计算机视觉大型攻略 —— CUDA(1)编程基础

基于CUDA的并行编程在计算机视觉和机器学习邻域得到了广泛的应用。[1]Professional Cuda C Programming一书系统的介绍了CUDA的编程模型和各种优化的奇技淫巧，虽说文中GPU的系统架构有些过时，但是基础理论和架构仍然适合当前的主流GPU。准备写几篇blog总(fan)结(yi)一下书中第二章到第六章的部分，最后再举一个例子将这几章的内容贯穿起来。

2020-02-13 15:18:12 961

原创计算机视觉大型攻略 —— 程序猿数学(2) 数值优化（二）最小二乘问题

计算机视觉和机器学习里面有大量的最小二乘问题，例如相机校正，视觉里程计，vSLAM等。最小二乘问题可以认为是无约束非线性优化的一个特例。可以使用一般化的方法求解，然而由于他的形式的特殊性，可以采用一些性能更好的算法。更多一般性方法可以参考这篇文章：无约束非线性优化算法参考：[1] Numerical Optimization. Nocedal, Jorge, Wright, S.[2...

2020-01-03 15:53:25 692

原创计算机视觉大型攻略 —— 程序猿数学(1) 数值优化（一）无约束非线性优化

计算机视觉算法和机器学习算法大量使用了最优化理论。这篇文章简单总(fan)结(yi)了一下数值优化[1]这本书的第一章到第四章。包括了数值优化的定义，分类，以及无约束的非线性优化算法概述，介绍了梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，BFGS, LM等几个经典算法。

2019-12-31 17:57:21 1053

原创计算机视觉大型攻略 —— SLAM(4) ORB SLAM2（四）Loop closing线程与全局BA

ORB SLAM2系列的最后一篇，Loop closing线程与全局BA。开源代码：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git前三篇链接：系统架构，跟踪线程，Local Mapping线程参考文献:[1] ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System[2] ORB-SLAM2: ...

2019-12-19 15:03:05 1806

原创计算机视觉大型攻略 —— SLAM(4) ORB SLAM2（三）Local Mapping线程

书接前文，Local Mapping线程(Local Mapping)。开源代码：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git参考文献:[1] ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System[2] ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Mon...

2019-12-19 15:00:39 927

原创计算机视觉大型攻略 —— SLAM(4) ORB SLAM2（二）跟踪线程

ORB SLAM是一套完整的基于特征的图优化单目SLAM系统，实现了地图创建，重用，定位，回环检测和重定位功能。上一篇文章写了架构，这一篇主要写系统的跟踪线程(Tracking thread)。开源代码：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git参考文献:[1] ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular ...

2019-12-19 14:56:57 1248 1

原创计算机视觉大型攻略 —— SLAM(4) ORB SLAM2（一）系统架构

之前写过视觉SLAM的基本算法和模块。这次看一个例子。ORB SLAM是一套完整的基于特征的图优化单目SLAM系统，实现了地图创建，重用，定位，回环检测和重定位功能，性能也很优秀，后端上采用了BA的方式，精度也很高。后续推出的ORB SLAM2是他的改进版本，增加了对双目，RGB-D相机的支持以及一些算法上的改进。开源代码：https://github.com/raulmur/ORB_SL...

2019-12-19 14:49:39 1182

原创计算机视觉大型攻略 —— SLAM(3) Visual SLAM

之前写了SLAM的理论和基础算法，这一篇是关于视觉SLAM的综述。[1]Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces[2]Keyframe-based monocular SLAM: design, survey, and future directions[3]Visual SLAM: Why Filter?Vi...

2019-12-17 21:53:43 1068

原创计算机视觉大型攻略 —— SLAM(2) Graph-based SLAM（基于图优化的算法)

前面介绍了基于EKF的SLAM算法。EKF算法由于状态向量，协方差矩阵的大小随着特征点(路标)的增长而迅速增长，导致其不太适合大场景的应用。本文描述基于图优化的SLAM算法。目前由于SLAM图的稀疏性得到广泛认可，这种SLAM在效果和效率上的优势非常明显。

2019-12-16 17:39:25 4867

原创计算机视觉大型攻略 —— SLAM(1)概率模型与EKF

参考文献：[1]Probabilistic Robotics[2]Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age[3]MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAMSimultaneous L...

2019-12-10 20:17:37 2494

原创计算机视觉大型攻略 —— 视觉里程计(2) libviso2

参考文献:[1]Visual Odometry based on Stereo Image Sequences with RANSAC-based Outlier Rejection Scheme[2]StereoScan: Dense 3d Reconstruction in Real-timelibviso2是AVG(Autonomous Vision Group)小组的开源项...

2019-12-05 19:02:08 2934 2

原创计算机视觉大型攻略 —— 视觉里程计(1) 综述

参考文献：[1] Visual Odometry Part I: The First 30 Years and Fundamentals, Friedrich Fraundorfer and Davide Scaramuzza[2] Visual Odometry Part II: Matching, Robustness, Optimization, and Applications,...

2019-12-03 20:10:20 2509

原创计算机视觉大型攻略 —— 特征与匹配（4）SIFT

参考书籍：Computer Vision: Algorithms and Applications，Richard Szeliski参考论文：[1]Distinctive Image Features from Scale-Invariant KeypointsScale Invariant Feature TransfromSIFT提出了一种尺度无关的特征变换算法。包括了特征...

2019-12-02 18:16:02 1094

原创计算机视觉大型攻略 —— 特征与匹配（3）特征描述符

接上一篇文章。这篇写特征描述符。特征匹配算法在确定角点后，还需要使用描述符来描述这些角点。本文参考书籍：Computer Vision: Algorithms and Applications，Richard Szeliski参考文献[1] Multi-Image Matching using Multi-Scale Oriented Patches[2]Distinctiv...

2019-11-23 14:59:32 4005

原创计算机视觉大型攻略 —— 特征与匹配（2）特征的变与不变

上一篇文章写了Harris角点。这篇文章以Harris角点为基础，进一步分析角点特征。讨论特征不变性，或者说可重复性。本文参考书籍：Computer Vision: Algorithms and Applications，Richard Szeliski所谓的变与不变，指的是同一特征，如果图像的光强发生了变化，或者对其进行仿射变换，该特征是否还能保持稳定(不变)。只有稳定(不变)的特征...

2019-11-22 15:31:08 1771

原创计算机视觉大型攻略 —— 特征与匹配（1）Harris角点检测

这几篇文章开始写图像特征和匹配相关的内容。参考书籍：Computer Vision: Algorithms and Applications，Richard Szeliski特征点检测和匹配是计算机视觉应用的重要组成部分，以解决寻找一张图像上的点，在另一张图像上的位置的问题。应用于图像拼接，SLAM，3D重建等算法。通常特征点匹配可分为三个过程，特征点检测，定义特征描述符，特征匹配。...

2019-11-21 13:53:16 1410

这篇写光流基本原理，及经典算法Lucas-Kanade，Horn-schunk。大量图片和公式出自LearnOpen3和下面几个PPT。https://download.youkuaiyun.com/download/plateros/11961100https://download.youkuaiyun.com/download/plateros/11961087相关论文，[1]An Iterativ...

2019-11-18 17:33:23 13174 2

原创计算机视觉大型攻略 —— 立体视觉（5）Stixel World

本文是立体视觉部分的第五篇，说一下立体视觉的一个实际应用—Stixel World。相关论文：[1]The Stixel World - A Compact Medium Level Representation of the 3D-World[2]Efficient Representation of Traffic Scenes by Means of Dynamic Stixel...

2019-11-04 13:46:52 3864 2

原创计算机视觉大型攻略 —— 立体视觉（4）立体匹配算法简介与SGM

本文是立体视觉部分的第四篇，立体匹配。主要介绍了立体匹配的算法思路，详细介绍了SGM算法，并在最后给出了代码实例。关于立体匹配的其他内容，请移步本系列另外几篇博客。立体匹配获得两幅行对齐的图像后，就可以设计高效的立体匹配算法了。已知左图上的点(x0, y0)，右图与之匹配的点一定在(mindisparity, Maxdisparity)之间。其中, NumDisparities一般是预设的...

2019-10-29 13:39:27 8973 3

原创计算机视觉大型攻略 —— 立体视觉（3）双目相机标定与校正

本文是立体视觉系列的第三部分，对双目标定与校正原理做了详细说明。最后给出了一个代码实例。

2019-10-29 13:22:40 11601 3

原创计算机视觉大型攻略 —— 立体视觉（2）张正友标定

这篇文章是立体视觉系列的第二部分，讲解相机标定和消除畸变。文章最后给出了基于Opencv4.0的代码。

2019-10-29 13:14:15 2419 2

原创计算机视觉大型攻略 —— 立体视觉（1）基础部分

立体视觉网上资料很多，推荐Stefano Mattoccia的PPT。本文也是借(chao)鉴(xi)和使用这篇讲义的思路及图片。下载链接：http://www.vision.deis.unibo.it/smatt/Seminars/StereoVision.pdf立体视觉，就是用两个或多个摄像头获取深度信息的技术。这几篇博文会从最基础的开始一步步的展开。这是第一篇理论基础。

2019-10-29 12:58:23 2157