Tyandy1的博客

其中~/Code/SceneRecognition/hierarchical_loc/retrievalnet/downloading/google_landmarks_index.csv为刚刚下载好的google_landmarks_index.csv文件的路径，如果和我的不一样的话请换成你自己的地址。打开终端，执行以下脚本文件。1、拍摄一段视频，截取图片，然后直接将自己的数据集放入/home/user/Code/SceneRecognition/hierarchical_loc/DATA路径下。

①这里环境创建完后还缺少h5pypandas使用p安装即可;（小tips)在实际操作中，其实这种创建虚拟环境的办法是不规范的，因为这里相当于在用conda安装包，这样会很慢。规范的方法有两种：①先指定python版本创建虚拟环境，再使用pip３依次安装相应的依赖包②先指定python版本创建虚拟环境，再建立requirments.txt指定所需要的依赖包内写:numpy=1.21opencvpillowfaiss。

此时虚拟环境的文件没有被成功创建；查询可能的原因：因为用命令（conda env create -f requirement.yml ）进行创建环境时，所用的配置文件里是带有配置信息的。环境配置文件是在别的机器上导出的，文件里的软件包是按照导出文件的机器配置的，因此导出的时候，把这些包的详细信息也导了出来，即第二个等号后面跟着的信息，当我们按照这个文件创建环境时，conda就会根据我们机器的配置信息，按照配置文件里包的详细信息，去找这个包，那当然找不到，结果发现“查无此包”，因此也就会报上面的错误。

是发现可能是因为只装了Glog没有装Gflags，然后补装了Gflags之后还是报类似的错误，所以没有解决问题。仍然不行，找师兄帮忙…师兄看开始报错的第一行发现可能是因为cmake支持C++11，要全局设置c++，参考文献。终于知道自己错在了哪里：可能是因为glog和gflags的安装顺序错了（要严格先安装gflags才行）PS：make -j8之后如果没有编译成功的话执行一个。文章很粗燥，所以本文仅用于个人学习记录。

特征提取和描述子：ORB-SLAM2使用ORB特征和ORB描述子，而ORB-SLAM3使用SuperPoint特征和SuperPoint描述子。姿态估计：ORB-SLAM2使用基于EPnP算法的姿态估计方法，而ORB-SLAM3使用基于PnP算法的姿态估计方法。PnP算法相比EPnP算法更加高效和准确。综上所述，ORB-SLAM3相比ORB-SLAM2在特征提取和描述子、姿态估计、语义信息和多相机系统等方面有所改进和优化。-------------------摘自chapgpt回答 用以记录。