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原创 3D Gaussian Splatting 数学原理与推导
3D Gaussian Splatting源于EWA的理论基础,本文重点从EWA模型出发,详细推导3D GS中的数学原理,加深对鱼眼相机畸变场景下的理解。
2025-02-22 13:43:33
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原创 计算机视觉中的坐标变换
高级驾驶辅助系统(ADAS)领域,存在多种常用的坐标系:LiDAR 坐标系、车辆坐标系、相机坐标系、图像坐标系等。因为和这些坐标系频繁打交道,本文对点的旋转与坐标系旋转等变换给出直观推导与说明。
2024-10-23 13:20:59
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原创 colmap获取SFM工作流程
通过特征点匹配所获取的变换矩阵,我们求解出图像与图像间特征点所在的相对三维空间坐标,并利用2D和3D关系,利用RANSAC算法及最小位姿解算器,求解计算机视觉中常见的PNP(Perspective-n-Point)问题,进而求解出多图像间的相机位姿。三角化过程即前方图像交汇,通过配准已有场景的强特征点,获取已存在的空间三维点(即单一场景里的相对三维坐标)并校准新的空间三维点(即选取单一场景的XY坐标为原点,校准合成三维场景的坐标)。点的分布越多且越均匀,分就越高,得分最高的图像将会作为优先的图像配准选择。
2024-10-23 00:10:08
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原创 torch模型量化方法总结
模型训练完成后的参数为float或double类型,而装机(比如车载)后推理预测时,通常都会预先定点(量化)为int类型参数,相应的推理的精度会有少量下降,但不构成明显性能下降,带来的结果是板端部署的可能性,推理的latency明显降低,本文对torch常用的量化方法进行总结作为记录。
2024-09-22 00:06:49
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空空如也
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