【无标题】特征点匹配+特征检测方法汇总

zenglongjian

已于 2023-03-28 15:21:31 修改

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于 2023-03-08 19:49:21 首次发布

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https://www.cnblogs.com/jessica-jie/p/8622449.html

orbslam3 运行编译加评估

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48924581/article/details/126534339?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=orbslam3%20%E8%AF%84%E4%BC%B0%20%20python3&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-4-126534339.142^v73^control_1,201^v4^add_ask,239^v2^insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187

evo评估

https://blog.youkuaiyun.com/biuX100/article/details/121364689?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167827892016782428693796%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=167827892016782428693796&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-3-121364689-null-null.142^v73^control_1,201^v4^add_ask,239^v2^insert_chatgpt&utm_term=orbslam3%20%E8%AF%84%E4%BC%B0%20%20python3&spm=1018.2226.3001.4187

显卡驱动安装：https://www.myfreax.com/how-to-nvidia-drivers-on-ubuntu-20-04/

swap 扩容

dd if=/dev/zero of=/mnt/swap bs=1G count=6

mkswap /mnt/swap

chmod 0600 /mnt/swap

swapon /mnt/swap

vim /etc/fstab

# 加入如下一行

/mnt/swap none swap sw 0 0

将xubuntu更改为ubuntu

https://blog.youkuaiyun.com/lanseyilin/article/details/84063103

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【人工智能时代】-BGE M3-Embedding 模型介绍

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BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。

论文阅读：BGE M3-Embedding——通过自知识提取实现多语言、多功能、多粒度的文本嵌入

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本文提出了一种新的嵌入模型，称为M3嵌入，以其在多语言、多功能和多粒度方面的多功能性而著称。它可以支持100多种工作语言，在多语言和跨语言检索任务中具有最先进的性能。它可以同时执行嵌入模型的三种常见检索功能：密集检索、多向量检索和稀疏检索，为真实世界的IR应用提供了统一的模型基础。它能够处理不同粒度的输入，从短句到多达8192个token的长文档。M3-Embedding的有效训练包括以下技术贡献。我们提出了一种新的自我知识提取方法，其中来自不同检索功能的相关性得分可以被整合为教师信号，以提高训练质量。

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密集检索: 通过将文本映射到单一嵌入向量进行检索，例如 DPR、BGE-v1.5。稀疏检索（词汇匹配）: 通过计算文本中出现的词元权重，常用模型如 BM25、unicoil、splade。多向量检索: 使用多个向量来表示文本，例如 ColBERT。

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想象一下，你家的工具箱里同时装着螺丝刀、锤子、扳手和万用表——BGE-M3就是这样一个“全能工具箱”。它不仅能处理100+种语言（包括你的家乡话），还能一口气搞定短句、长文档甚至整本书的语义分析，最高支持的输入长度（相当于《哈利波特》前两章的篇幅）:cite[2]:cite[5]。

【LLM论文日更】｜ BGE-M3E embedding模型

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这篇论文提出的M3-Embedding模型在多语言检索、跨语言检索和多语言长文档检索任务中表现出色，展现了前所未有的多功能性和高效性。稀疏检索和多向量检索进一步提升了性能，最终的综合检索方法（All）表现最佳。：在MLDR和NarrativeQA数据集上的实验结果表明，M3-Embedding在长文档检索任务中表现出色，尤其是稀疏检索方法（Sparse）和多向量检索方法（Multi-vec）。：自知识蒸馏和多阶段训练的消融实验表明，自知识蒸馏显著提高了稀疏检索的性能，多阶段训练则进一步提升了整体检索质量。

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在本文中，作者介绍了一种称为 M3-Embedding 的新嵌入模型，该模型因其在多语言、多功能和多粒度上的通用性而与众不同。它为 100 多种工作语言的语义检索提供统一支持。它可以同时完成三种常见的检索功能：密集检索、多向量检索和稀疏检索。此外，它还能够处理不同粒度的输入，从短句子到最多 8192 个token的长文档。 M3-Embedding 的有效训练呈现出一系列技术贡献。尤其，作者提出了一种新的自知识蒸馏方法，其中来自不同检索功能的相关性分数可以整合为teacher信号，以提升训练质量。作者还

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### Ollama BGE-M3 最新版本信息 Ollama BGE-M3 是一种用于生成稀疏嵌入的先进模型，该模型旨在改进传统稀疏向量表示方法中的不足之处。通过利用复杂的机器学习架构，BGE-M3 能够创建更加丰富的文本表示形式，在保留关键词搜索功能的基础上加入更多上下文信息[^2]。对于最新的 Ollama BGE-M3 版本信息，通常可以从官方发布渠道获取最准确的消息。一般情况下，开发者会在 GitHub 仓库、项目主页或专门的技术博客上公布更新日志和技术细节。建议定期关注这些资源以获得最新动态。此外，学术论文和会议记录也是了解前沿进展的重要途径之一。研究者们往往会在此类平台上分享关于模型优化、性能提升等方面的新发现。因此，查阅最近的相关出版物同样有助于掌握 Ollama BGE-M3 的发展情况。为了更直观地展示如何查询这一信息，下面提供了一个简单的 Python 脚本示例，它可以通过调用 API 或访问网页抓取的方式来自动收集有关 Ollama BGE-M3 最新版的信息： ```python import requests def get_latest_version_info(model_name="bge-m3"): url = f"https://api.example.com/models/{model_name}/versions/latest" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() print(f"Latest version of {model_name}: {data['version']}") print(f"Release date: {data['release_date']}") print(f"Description: {data['description']}") else: print("Failed to retrieve the latest version information.") get_latest_version_info() ``` 请注意上述代码仅为示意用途，实际应用时需替换为真实的API端点或其他有效的数据源链接。