weixin_39152543的博客

Mask_RCNN实现基于RGB图像检测实例并生成其bounding box和二维mask。python，c++调用，TensorRT加速，室内场景实例分割结果。

BundleFusion代码理解，参数分析

主要参考这篇综述：【State of the Art on 3D Reconstruction with RGB-D Cameras】这篇报告阐述了基于RGB-D的场景三维重建在算法概念和不同应用场景方面的最新发展，例如静态场景重建（第2节）、动态场景重建（第3节）以及颜色和外观捕捉（第4节）。这里我重点关注了第2章，基于静态场景的实时稠密三维重建。Abstract价格合理的消费级RGB-D相机的出现带来了基于视觉的场景重建方法的深刻进步。计算机图形学和计算机视觉研究人员都花费大量精力开发全新的算法，

生成.sens格式数据集用于BundleFusion重建

bundlefusion在Windows10 +VS2013 + CUDA10.1 + 显卡RTX2070环境下的配置与成功运行。

终于在Ubuntu18.04上成功运行BundleFusion，源码是github上某大佬移植的，跑代码配环境时遇到了很多问题，现将遇到过的问题总结如下： 源码：[Link]环境：Ubuntu18.04 + CUDA10.0 + gcc5 + 显卡RTX2070遇到的错误：问题1描述：编译报错；解决方法：gcc要求必须是gcc5，切换一下版本；问题2 cude error ：Source\SiftGPU\SiftPyramid.cpp(387) : cudaSafeCal...