PoseNet - A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization 端到端的重定位系统

最新推荐文章于 2025-08-08 16:33:24 发布
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文章标签： 重定位 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39779106/article/details/78907337
这篇博客介绍了PoseNet，一个用于实现端到端相机实时6自由度（6-DOF）重定位的卷积神经网络。作者用此笔记记录学习过程，并欢迎读者指正交流。
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PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization论文阅读
qq_26391203的博客
05-03 1657
相关论文：Kendall A, Grimes M, Cipolla R. Convolutional networks for real-time 6-DOF camera relocalization[J]. Education for Information, 2015, 31:125-141.论文地址：https://arxiv.org/pdf/1505.07427.pdfJ. Shotto...
Modelling Uncertainty in Deep Learning for Relocaliz基于不确定性建模的DL相机重定位
Chen_Xieyuanli的博客
03-14 2137
本博客仅为作者记笔记之用，不对之处，望见谅，欢迎批评指正。 更多相关博客请查阅：http://blog.youkuaiyun.com/weixin_39779106； 如需转载，请附上本文链接：http://blog.youkuaiyun.com/weixin_39779106/article/details/79554855 原论文链接 项目链接 一、摘要 二、介绍 三、相关工作（略）...
PoseNet：A Convolutional_networks_for_real-time_6-DOF_camera
05-11
相机重定位的开篇之作，机器视觉
基于Posenet的姿势检测与比较分析实战指南
最新发布
weixin_35019679的博客
08-08 1069
在现有的关键点检测算法中，基于深度学习的方法已经成为主流。这些方法通常依赖于卷积神经网络（CNN），利用大量的标记数据学习识别图像中人体的关键部位。其中，Posenet模型就是一个典型的例子。它使用了一个深度卷积神经网络，通过端到端的学习方式，可以直接从输入的图像中预测关键点的位置。Posenet模型的核心在于它的热图（heatmap）预测机制，它为每个关键点生成一个概率分布图，其中的热点表示了关键点的位置。此方法能够有效地处理图像中的多个姿态，并且能够适应不同的尺度和姿态变化。
Realtime camera.[book&code]
10-12
emule上下载的，code在这里http://code.google.com/p/realtimecameras/，官网：http://www.realtimecameras.com
PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization
十年磨一剑
06-24 2062
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53044278 https://zhuanlan.zhihu.com/p/45483149 abstract: 训练了一个神经网络可以从单张图像端到端的回归出相机的位置和姿态，有别于SLAM，不再需要额外的工程操作或者图优化。室外精度达到2m，3°。室内精度达到0.5m，5°偏差。网络是23层，利用transfer learning fr...
6D-VNet:End-to-End 6DoF Vehicle Pose Estimation from Monocular RGB Images
WangKingJ的博客
12-29 1640
Abstract   我们提出了一个概念上简单的6DoF姿态估计网络，尤其是对于自动驾驶场景。在一个单目RGB图像上，我们的方法能够有效的检测交通工具，同时回归它们的三维平移和旋转向量。这个方法叫做6D-VNet，在Mask R-CNN上扩展了一个定制的投网络，以用于检测更好的车辆类比，旋转和平移。与以往的方法相比，本文提出的6D-VNet是端到端训练的。此外，我们表明，在联合损失中包括平移回归对...
6D姿态估计算法汇总（下）
qq_29462849的博客
12-28 4080
前言 本文首发于公众号【3D视觉工坊】，更多干货获取请关注公众号~ 10、PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization 论文链接：https://arxiv.org/abs/1505.07427 代码链接：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/relocalisati...
PoseNet学习笔记
weixin_42018193的博客
08-20 2876
PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocation 基于深度学习方法对相机进行6自由度位姿估计的开创性论文 摘要 提出了一个鲁棒且实时的六自由度相机重定位系统。没有用额外的工程处理以及图估计，仅仅将单独的RGB图像输入到端到端的卷积神经网络中，就能预测回归出相机位姿。借助迁移学习的方法，使其可以对不同光照，不...
PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization 2015论文笔记
phy12321的博客
04-21 1729
2015年的文章，对比的baseline是基于手工特征的方法，相比之下更为鲁棒。输入为单张ＲＧＢ图像，模型可端到端训练。室外精度： 2m and 3◦，室内0.5m and 5◦。速度一帧5ms。PoseNet由23层的卷积层构成。
PoseNet复现记录以及思考（PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization）
whisper1215的博客
03-21 1367
采用迁移学习（transfer learning）的方式，使用预训练模型作为起点，然后在自己的数据集上进行微调。预训练模型已经在大规模数据（例如 ImageNet）上学到了丰富的特征，这能加速收敛和提高模型性能。训练过程中，虽然模型的主体（如 ResNet-34 的特征提取部分）是预训练得到的，但最后添加的全连接层和损失函数都是在自己的数据集上训练的，从而让模型适应具体任务。
PoseNet: 基于Caffe的实时6-DOF相机重定位实现
gitblog_00833的博客
11-14 525
PoseNet: 基于Caffe的实时6-DOF相机重定位实现 项目基础介绍和主要编程语言 PoseNet是一个基于Caffe框架的修改版本，专门用于实现实时6-DOF（六自由度）相机重定位。该项目主要使用C++作为核心编程语言，同时也涉及Python、Cuda、CMake、Protocol Buffer和MATLAB等多种编程语言和技术。 项目核心功能 PoseNet的核心功能是通过卷积神经网络...
Real-Time Camera Tracking and 3D Reconstruction
Chris_Li_1991的专栏
03-04 766
准备读论文了。。。发现自己真的好菜，不多说了。 符号距离函数SDF:  个人理解是带符号的表示距离的函数（呵呵），一般来说，如果（X,d）是一个度量空间，则符号距离函数 f 定义如下：   其中， inf表示下确界。如果S是具有光滑边界的欧几里得空间的子集（？）,则符号距离函数几乎是处处可微的，并且它的梯度满足程函方程。     
PoseNet运行详细过程
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xuzhongxiong的博客
01-15 2万+
PoseNet是剑桥大学的Alex Kendall提出的利用深度学习进行视觉定位，其目的是通过输入一张彩色图像判断相机的位置以及姿态，定位精度比GPS高，且能够知道相机的姿态，而且只需要5ms就可定位成功。原文章可以参照：PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization。 这篇博客是将作者的网络与数
Camera Relocalization by Computing Pairwise Relative Poses Using Convolutional Neural Network
肥羊汤
05-14 1041
利用卷积神经网络计算成对相对姿态的相机重定位（解读）（原论文） 摘要 文中提出的基于深度学习的相机重定位方法。通过使用卷积神经网络（CNN）来定位给定的查询图像，用于首先检索类似的数据库图像，然后预测查询与其姿势已知的数据库图像之间的相对姿势。查询图像的摄像机位置是通过使用基于RANSAC的方法的两个相对平移估计的三角测量获得的。每个相对姿势估计提供相机方向的假设，并且它们在第二RANSAC方...
姿态估计0-08：DenseFusion(6D姿态估计)-源码解析（4）-PoseNet网络loss详解（重点篇）
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
11-19 3467
以下链接是个人关于DenseFusion(6D姿态估计) 所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 姿态估计0-00：DenseFusion(6D姿态估计)-目录-史上最新无死角讲解https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43013761/article......
PoseNet：实时6-DOF相机重定位的卷积网络
“PoseNet：实时6-DOF相机重定位的卷积网络” PoseNet是计算机视觉领域的一个重要研究，特别是在相机重定位方面。6-DOF（六自由度）指的是相机的位置（3个平移维度）和姿态（3个旋转维度），这在机器人导航、增强...
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