1.深度科普:ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理
2.Raft 论文导读:探索一种可理解的论文论文共识算法
3.DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
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深度科普:ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理
本文将深入解读ORB-SLAM3的关键特点和整体算法流程,它革新了视觉和视觉惯性SLAM系统。导读导读首先,源码源码ORB-SLAM3作为首个实现短期、论文论文中期、导读导读长期数据关联的源码源码idm网站源码单目和双目系统,显著优于同类技术,论文论文尤其在实时性和准确性方面,导读导读其性能是源码源码其他方法的2-倍。通过几何和局部一致性检查,论文论文召回率提高,导读导读地图准确性增强。源码源码
使用Atlas结构表示断开地图,论文论文实现位置识别、导读导读战娘源码相机重定位等操作时的源码源码无缝拼合。
抽象的相机表示允许灵活支持不同相机模型,只需提供投影、非投影和雅可比函数。
ORB-SLAM3系统由几个核心组件组成,包括活跃地图的跟踪线程、局部建图线程以及回环和地图合并线程。系统利用ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI作为基础,通过IMU初始化技术,支持单目和立体惯性SLAM。跟踪线程负责实时定位和建图,利用视觉和惯性信息进行优化。
局部建图线程在关键帧区域进行地图构建和优化,博客aide源码利用IMU参数进行最大后验估计。
回环和地图合并线程通过因子图处理地图的融合和回环检测,确保地图的精度和一致性。
在视觉-惯导SLAM中,系统不仅估计相机位姿,还涉及速度、惯性传感器偏置等。通过将视觉和惯性信息结合,形成一个最小化问题,通过因子图表示优化过程。 ORB-SLAM3的源码解析和实际应用将随后进行,对视觉惯性导航和多地图SLAM有兴趣的读者不容错过。Raft 论文导读:探索一种可理解的自动转盘源码共识算法
对于理解和实现一种可理解的共识算法,如 Raft,首先,它像跑步一样,虽然重要但难以入门。一个好的论文导读能帮你克服语言障碍,特别是对于 Raft 的小论文,虽然大论文提供了更多细节,但本文将主要聚焦于小篇幅但关键的页内容。
论文的核心是寻找一种易于理解的共识算法,以替代复杂且难以掌握的 Paxos。作者通过对比 Paxos的挑战,指出其难懂且对系统构建和教育的实用性不足,从而引出 Raft 的钱包支付源码目标——提供更好的理解和实践基础。
Raft 通过问题拆解,将共识算法简化为三个可理解的子问题,并提供了行的C++代码示例,方便理解和实现。它还通过实验验证了Raft在理解性上的优势,与Paxos形成了鲜明对比。
设计原则方面,Raft注重可理解性,例如通过减少状态数量和引入随机化来降低系统的不确定性。论文还介绍了复制状态机的概念,这是共识算法设计的基础,它确保在多副本系统中数据保持强一致性且高度可用。
实现中,Raft强调日志和数据的分离,算法独立于底层存储,以及算法的网络和存储抽象。此外,节点状态、任期和RPCs等概念在Raft中起着关键作用,特别是leader选举,它是共识达成的核心机制。
通过讲述leader选举的规则和过程,我们看到Raft如何通过规则和随机性来保证系统的稳定。日志复制是另一个重要环节,它与leader选举共享实现基础,但这里我们只给出了大致的图示和流程概述。
最后,虽然本文只介绍了论文的冰山一角,但希望能激发你进一步探索的兴趣。如果你想深入理解或实际应用,大论文和源码学习是必不可少的,同时也可以参考相关问题和专家的观点。
DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先,介绍model dict的配置与模型参数设置,指出在模型部分按照backbone、neck、head顺序定义,体现模型结构。
MMDetection3D在模型构建中利用类之间的包含关系递归实例化组件。在构建模型后,借助于registry机制实例化每一个组件,展现其层次性与模块化设计。
在初始化流程中,首先在train.py的build_model开始,通过调用build方法逐级初始化各子结构,直至最底层结构,遵循初始化顺序:Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中,许多类继承自官方提供的框架结构,通过super()调用在父类中实现子结构初始化。
关于DETR3D的组件,backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类,是模型的头部组件,实现特定检测任务。
DETR3DTransformer位于模型底层,是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points,并将投影到特征图,结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征,通过object queries refinement改善queries,用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。
Decoder是DETR3D的核心,专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨,并在代码中得到具体实现。值得注意的是,F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色,展示其在变换与映射任务中的应用。
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2ã éªæ¶åæ ¼ï¼ç±å®¢æ·ç¾åâç½ç«å»ºè®¾éªæ¶åæ ¼ç¡®è®¤ä¹¦âï¼
3ã 客æ·æ¯ä»ä½æ¬¾ï¼
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æ¶ä¸éçåç§é讯ææ¯çåå±ï¼äºèç½å·²å¨ä¸å½éæ¥è¿å ¥æ®åé¶æ®µï¼è®¸å¤äººå¨å å享åæµè§æ°é»ï¼ç½ä¸è天ï¼ç½ç»æ¸¸æï¼ç½ä¸äº¤æï¼æ¶åçµåé®ä»¶çç½ç»çåç§ä¹è¶£åï¼å¼å§ä¸æ»¡è¶³äºè¢«å¨å¼çæ¥åï¼å¸æè½ä¸»å¨åä¸ç½ç»ï¼å æ¤å¤§éç个人ç½ç«åºè¿èçäºã
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1ï¼è¦å»ºç«ä¸ªäººç½ç«ï¼é¦å å¿ é¡»è¦äºè§£ä¸ä¸ç®åç½é¡µå¶ä½çåºæ¬è¯è¨HTMLï¼å ¥é¨å³å¯ï¼å¤§æ¦è±ä¸ªä¸äºå°æ¶å°±å¯ã
2ï¼å¦ä¼ä½¿ç¨ç®åæµè¡çç½é¡µå¶ä½è½¯ä»¶ï¼å¦FrontpageãDreamweaverçä¸äºåè½å¼ºå¤§ï¼æè§æå¾ç软件ï¼åæ¥äºè§£å°±å¯ï¼ä¸ç¨å ¨é¨ææ¡ï¼ä¸è¬æ¯è¾¹ç¨è¾¹å¦ï¼ä¸ææé«ä½¿ç¨æ°´å¹³ã
3ï¼å¹¿æ³çä¸ç½æµè§åç§ç½é¡µï¼ä¸å¼å§æ好è½ä¸è½½ä¸äºè¾ç®åç个人ç½é¡µï¼å 为ä»ä»¬æç¨å°çææ¯è¾ä¸ºç®åï¼å¯ç¨ç½é¡µå¶ä½è½¯ä»¶æå¼ç 究ãç¶åæ¨èå»æµè§ä¸äºä¸ä¸çç½é¡µè®¾è®¡ç½ç«ï¼å¦ä¹ ä¸äºæçç»éªï¼åæ¶å¯ä¸è½½ä¸äºç½é¡µç»æ模çä¾èªå·±å¥ç¨ã
4ï¼ç¡®å®ä½ çç½ç«ä¸»é¢ï¼æ个人ä¸ä¸»å¼ å¼å§å°±æ³å»ºè½¯ä»¶å¤§å ¨ã书åºçç½ä¸æµè¡ç为ç½ç«ä¸»é¢ï¼å 为第ä¸ä½ ä¸å¤ä¸ä¸ï¼ç½ä¸å·²æ太å¤çå类软件ï¼å«äººä¸å¯è½ä¸ä½ çç½ç«ä¸è½½ã第äºè¿ç±»ç½ç«éè¦å·¨å¤§ç主页空é´ï¼ä¸ä» ä¸å¼å§ä½ ç³è¯·ä¸å°è¿ä¹å¤§ç空é´ï¼èä¸ä½ ä¹ä¸å¯è½ç»å¸¸ä¸è½½ç»´æ¤ãç½ç«ä¸»é¢æ好æ¯æä½ ç个人ç¹è²ï¼å®å¨ä¸è½ç¡®å®æ建议èªå·±åä¸ä¸ªç§äººé¨æ·ç½ç«ï¼å°å¹³æ¶èªå·±ç»å¸¸å»çç½ç«åä¸ä¸ªè¾ä¸ºç»¼åçè¿ç»ã
5ï¼ç½é¡µæ好ä¸è¦ç¨ç¹å«ä¸ä¼ä¸åçé¢è²ãåä½ï¼å 为æ¯ä¸ªäººä½¿ç¨ç计ç®æºåä¸ç¸åï¼ç¹å«çé¢è²ãåä½å«äººä¸ä¸å®è½çå¾å°ã
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å¹´çå£è¯èï¼è·å °ç¨åºåGuido van Rossumï¼ åå¤Â·èç½èå§ ï¼ä»¥ä¸ç®ç§°åå¤ï¼å¨å®¶ä¼åæ èï¼ä¸ºäºæåæ¶é´ï¼ä»å¼åäºä¸ç§æ°ç解éåè¯è¨ãå¯è§ï¼è¯¥ç¨åºåæ èçæ¶åï¼å°±æ¯å代ç ãå 为ä½è é常å欢 Monty Python's Flying Circusï¼å·¨èå§å¢ä¹é£ç¿ç马æå¢ï¼è¿æ¯è±å½çä¸ä¸ªçµè§åå§ï¼ï¼å°±æ¿pythonä½ä¸ºè¿ä¸ªæ°è¯è¨çååãææ³å¤§å®¶ä¸ä¸å®é½ç¥éè¿é¨åå§ï¼ä½æ¯å¯è½é½å¬è¯´è¿pythonï¼å¯è½å¾®ä¿¡å¨å 天åç»ä½ æ¨è¿pythonç¸å ³çå¹è®å¹¿åï¼å¯è½ä¸äºå¦æ ¡å·²ç»å°ææ¡pythonåºç¡æ¦å¿µä½ä¸ºä¸é¨é修课ï¼å¯è½ä½ çæºè½å®¶å± éçæä½ç³»ç»æä¸é¨åæ ¸å¿ä»£ç æ¯ç¨pythonå®ç°çï¼å¯è½ä½ çææºéæä¸ä¸ªæ件ä¹æ¯ç¨pythonå®ç°çï¼pythonç°å¨çåºç¨èå´é常广æ³ï¼åè½ä¹é常强大ã
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该修订çå« Computer Programming for Everybody ï¼ç´è¯è¿æ¥ï¼å°±æ¯é对æ¯ä¸ªäººç计ç®æºç¼ç¨ï¼ç¿»è¯ä¸ºéä¿ææçè¯ââ人人ç¼ç¨ï¼äººäººç¼ç¨æ¯ä¸ç§ ç¤¾ä¼ ç°è±¡ï¼æ¯ä¸ªäººé½æä¸å®çç¼ç¨è½åï¼å¹¶ä¸å¯¹è®¡ç®æºæä¸å®ç认è¯ï¼äºè§£è½¯ç¡¬ä»¶æ¯æä¹è¿è½¬èµ·æ¥çï¼äºè§£ä¸äºè½¯ç¡¬ä»¶ç设计è§èï¼è½å¤éè¿ç¼ç¨æ¥è¡¨è¾¾èªå·±çæ³æ³ï¼è½å¤éè¿ç¼ç¨æ¥é ç½®èªå·±ç软件ï¼éè¿ç¼ç¨æ¥æ§å¶èªå·±çæºå¨ï¼ä»¥æ¹åèªå·±ççæ´»ã举个ä¾åï¼ä½ å¨æå®ä¹°äºä¸ä¸ªæ«å°æºå¨äººï¼è¯¥æºå¨äººæ¯æå®ä¹ææ«è·¯çº¿ï¼æ¯æ设置æ«å°æºå¨äººå¨éè¦æ´æ¢æ«æçæ¶åï¼æ示ç¯æ¾ç¤ºæå®çé¢è²ãä½ ç¥éæ«å°æºå¨äººå¯ä»¥åä»ä¹ï¼æä»ä¹æä½ä¹ æ¯ï¼è¿æ¯åºäºä½ 对ä¸äºæºå¨çç解ï¼å¦æä½ ç¨è¿å¾å¤è½¯ä»¶ï¼æè åä¸è¿è½¯ä»¶ç设计ï¼ä½ 大æ¦é½ç¥éä¸äºè½¯ä»¶å¯è½é½æâ设置âãâç¼è¾âæâ帮å©âçèåé®ãè¿ç§è®¾è®¡æç»´ï¼æè æä½ä¹ æ¯ï¼é½æ¯å¾å¤è½¯ä»¶é½æçï¼æäºè¿ç§è®¤è¯ä¹åï¼ä½ é¢å¯¹å¾å¤åç±»åç软件ãæè åç±»åç产åï¼å°±å¤§æ¦è½å¤ç¥éä»é£éå ¥æï¼ä»¥å对å®æä»ä¹åè½ï¼é½æä¸ä¸ªåæ¥çæå¾ æè 认è¯ãæ¢ç¶å¤§å®¶é½äºè§£è®¡ç®æºäºï¼é£ä¹è®¡ç®æºçä¸äºæ¦å¿µæè 说æ¯ç念ï¼å¯ä»¥è¯´æ¯å±äºå¸¸è¯çä¸é¨åï¼é¢å¯¹ä¸äºè®¡ç®æºæè 说æºè½è®¾å¤ï¼ä¹å¤§æ¦ç¥éä»åªéä¸æ使ç¨ãæè§å¾è¿å°±æ¯ä½è è¦è¾¾å°çæ¿æ¯ã
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说å°åºï¼Pythonæåçç§è¯åªæä¸æ¡ï¼å ¶å®å°±æ¯å¨åè½åºæ¬å¤ç¨çåæä¸ï¼æ¯å ¶ä»è¯è¨ç®åãèæ¯Pythonç®åçè¯è¨ï¼åè½åä¸å¤å ¨é¢ï¼æ¯å¦Luaï¼Javascriptï¼Rubyè¿äºè¯è¨æ¯Pythonæ´ç®åï¼ä½å¾å¾åªéåä¸ä¸¤ä¸ªé¢åçå·¥ä½ï¼èæ æ³é¢é¢ä¿±å°ã
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