sfMLearner理论和调试

最新推荐文章于 2025-06-20 16:44:14 发布
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分类专栏： vslam深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjguilai/article/details/89885949
博客主要提及解决在Jupyter Notebook中无法引入TensorFlow的问题，并给出相关参考链接https://blog.youkuaiyun.com/m0_37393514/article/details/81390509 。

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论文笔记_S2D.49_2017-CVPR_从视频中无监督学习深度和运动估计(SFMLearner)
惊鸿一博
11-27 897
基本情况 论文：Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video 出处：Zhou T, Brown M, Snavely N, et al. Unsupervised learning of depth and ego-motion from video[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017: 1851-
推荐开源项目：SfmLearner-Pytorch —— 实现深度学习视觉里程计的利器
gitblog_00008的博客
04-10 574
推荐开源项目：SfmLearner-Pytorch —— 实现深度学习视觉里程计的利器 在计算机视觉领域，视觉里程计（Visual Odometry, VO）是一个核心问题，它用于估计相机的运动轨迹。SfmLearner-Pytorch 是一个基于 PyTorch 的开源项目，由 Clement Pinard 创建并维护，旨在通过深度学习技术解决这一问题。该项目的提供了详细的代码和文档，便于开发者...
SfmLearner
02-18
Pytorch版本的SfmLearne网络做depth estimation，属于无监督学习一类
sfmlearner剖析
weixin_30919571的博客
07-12 864
下面是slam14讲公式5.7 $Z\left(\begin{array}{l}{u} \\ {v} \\ {1}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccc}{f_{x}} & {0} & {c_{x}} \\ {0} & {f_{y}} & {c_{y}} \\ {0} & {0} & {1}\end{a...
AI概念学习之：Checkpoints是什么啊！
最新发布
weixin_46808875的博客
06-20 274
Checkpoint 是模型训练过程的“存档文件”，可以用于继续训练、推理部署，或者迁移学习。而“drop-in replacement”意思是——拿新模型权重直接丢进去就能用，不用重写代码，就像 USB 插上就识别一样。
【论文精读】SfMLearner——《Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video》
weixin_53215555的博客
10-06 3316
SFMlearner
SfMLearner：单眼视频的深度和自我运动估计的无监督学习框架
02-05
SfM学习者 该代码库实现了本文所述的系统： 通过视频无监督地学习深度和自我运动 ，，， 在CVPR 2017（口头）中。 有关更多详细信息，请参见。 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该代码库是使用Tensorflow 1.0，CUDA 8.0和Ubuntu 16.04开发和测试的。 运行单视图深度演示 我们提供了用于运行我们的单视图深度预测模型的演示代码。 首先，通过运行以下命令下载预训练的模型 bash ./models/download_depth_model.sh 然后，您可以使用提供的ipython-notebook demo.ipynb来运行演示。 准备训练数据 为
SfmLearner-Pytorch:周廷辉等人的SfmLearner的Pytorch版本
05-10
SfMLearner Pytorch版本 该代码库实现了本文描述的系统： 通过视频进行无监督的深度和自我运动学习 ，，， 在CVPR 2017（口头）中。 有关更多详细信息，请参见。 原作者：（ ）火炬实施：ClémentPinard（ ） ...
Python-来自TinghuiZhouetal的Pytorch版SfmLearner
08-11
PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而受到开发者喜爱，这使得SfmLearner的代码易于理解和修改，适合研究和教学目的。 该模型可能包括以下关键组件： 1. **特征提取网络**：通常采用预训练的卷积...
SfmLearner-Pytorch-master_new
03-21
SfMLearner Pytorch版本 该代码库实现了本文描述的系统： 通过视频无监督地学习深度和自我运动 ，，， 在CVPR 2017（口头）中。 有关更多详细信息，请参见。 原作者：（ ）火炬实施：ClémentPinard（ ） 前言 该代码库是使用Pytorch 1.0.1，CUDA 10和Ubuntu 16.04开发和测试的。原始代码是在tensorflow中开发的，您可以访问 先决条件 pip3 install -r requirements.txt 或手动安装以下软件包： pytorch >= 1.0.1 pebble matplotlib imageio scipy argparse tensorboardX blessings progressbar2 path.py 笔记 因为它使用最新的pytorch功能，所以它与pytorch的先前版本不兼容。 如果您没有最
SC-SfMLearner-Release：深度学习驱动的实时单目立体视觉系统
gitblog_00073的博客
04-13 569
SC-SfMLearner-Release：深度学习驱动的实时单目立体视觉系统 项目简介 是一个开源项目，由贾汪 bian 实现，它基于深度学习的方法，用于实时地估计视频流中的场景深度和结构信息。该项目实现了SfM（Structure from Motion）的学习算法，可帮助开发者在不借助额外硬件的情况下，仅通过单个摄像头捕捉的图像就能估算出场景的3D结构。 技术分析 深度学习模型： SC-Sf...
sfm可执行的windows程序
07-15
打开既可形成点云文件，使用meshlab可以观察形成的3D 效果
SfMLearner论文笔记——Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video
weixin_30535167的博客
05-30 1008
1. Abstract 提出了一种无监督单目深度估计和相机运动估计的框架 利用视觉合成作为监督信息，使用端到端的方式学习 网络分为两部分（严格意义上是三个） 单目深度估计 多视图姿态估计 解释性网络（论文后面提到训练了第三个网络） 2. Introduction 计算机几何视觉难以重建真实的场景模型 由于非刚性、遮挡、纹理缺失等情况的存在 人类在很短的时刻可以推断自我运动以及三维...
探索SfMLearner：一种基于像素级特征学习的实时语义分割框架
gitblog_00097的博客
03-24 605
探索SfMLearner：一种基于像素级特征学习的实时语义分割框架 SfMLearnerAn unsupervised learning framework for depth and ego-motion estimation from monocular videos项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sf/SfMLearner 在这个数字化的时代，计算机...
sfm运动表面重建理论及视觉slam十四讲第五章及第七章三角化测量精彩讲解
dbdxnuliba的博客
10-24 779
Structure From Motion SFM简介 通过相机的移动来确定目标的空间和几何关系，是三维重建的一种常见方法。 它与Kinect这种3D摄像头最大的不同在于，它只需要普通的RGB摄像头即可，因此成本更低廉，且受环境约束较小， 在室内和室外均能使用。 1 2 3 SFM基本原理 小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔成像模型，它将相机的透镜组简化为一个小孔，光线透过小孔在小孔后方的像面上成像。 小孔模型成的是倒像，为了表述与研究的方便，...
从二维图像到三维重建：由运动到结构（SfM）的完整流程推导【含数学原理及推导】
qq_22841387的博客
10-31 4782
运动（Motion）：相机的姿态，即相机在空间中的位置和方向，通过旋转矩阵（R）和位移向量（t）描述。运动信息的恢复帮助我们确定相机在拍摄不同图像时的相对位置和视角。结构（Structure）：物体的三维几何形状，通常是场景的三维点云。通过对多张图像的分析，SfM可以生成稀疏的三维点云模型，甚至可以在进一步的多视图立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）处理中生成更为密集的模型。本质矩阵EEE。
CVPR 2017|SfMLearner：单目视频中深度和姿态估计的无监督算法
yzfzzz的博客
12-28 2264
🏆作者提出了一个单目相机的视频序列进行深度估计与运动估计，作者的方法是完全无监督的，端到端的学习，作者使用了单视角深度网络和多姿态网络，提出了一个图像（predict）与真实的下一帧（goundturth）计算loss，作为无监督的依据，实现无监督学习。使用KITTI数据集证明了他们的有效性：1.合成的深度图与监督学习的方法是可比的；2. 在可比较的输入设置下，姿势估计与已建立的SLAM系统相比性能优越
SfMLearner 开源项目教程
gitblog_00951的博客
08-21 446
SfMLearner 开源项目教程 项目介绍 SfMLearner 是一个开源项目，由 Tinghui Zhou 等人开发，旨在通过单目图像序列学习场景的深度和相机运动。该项目基于深度学习框架 TensorFlow，利用卷积神经网络（CNN）来估计单目视频中的深度和相机位姿。SfMLearner 的核心贡献在于其能够从无标注的单目视频数据中学习到深度和运动信息，这在自动驾驶、机器人导航等领域具有广...
SfMLearner运行实录
kiki950710的博客
07-30 2918
项目 论文地址：Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video 代码：https://github.com/tinghuiz/SfMLearner 运行环境 环境配置在上一篇博客中已经详细描述 系统：win10 64位 GPU：GeForce RTX 2080 SUPER CUDA 10.0 CuDNN 7.4.2 Tensorflow-Gpu 1.13.1 ...
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