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2024年6月3日
TensorRT c++部署onnx模型
摘要: 在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp,好在交爷写的足够模块化,可以配好环境开箱即用,移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念,又看了TensorRT的一些api,遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型,识别率大概有98.
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posted @ 2024-06-03 22:18 凪风sama
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2024年4月13日
Kalman滤波器的原理与实现
摘要: Kalman滤波器的原理与实现 卡尔曼滤波器(Kalman Filter)是一个十分强大滤波器,虽然叫做滤波器,卡尔曼滤波器其实可以起到到两个作用,即预测与更新,这与我们在其运行时所关注的环节有关。当我们关注预测状态量这一步时,我们可以通过卡尔曼滤波器获取状态量的超前预测值,预测的值取决于滤波对象的
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posted @ 2024-04-13 15:30 凪风sama
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2024年3月13日
Matlab实现相机标定
摘要: MatLab工具箱实现相机标定 打开Matlab找到App界面 找到图像处理与计算机视觉工具箱(Computer Vision ToolBox),找到CameraCalibrator(相机标定)工具,一般就是第一个。打开CameraCalibrator工具。 下图就是打开后的界面。 其中有几个功能
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posted @ 2024-03-13 17:59 凪风sama
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视觉slam十四讲CH5 ---相机与图像
摘要: 视觉slam十四讲 CH5 相机与图像 视觉slam中,作为主要传感器的相机自然起到着重要的作用,而相机拍摄的图像及其处理也是我们要做的工作之一。 1. 相机模型 单目相机的针孔模型 上图中的模型即为常见的单目相机的针孔模型示意。 从5-1的左边我们可以看到有很多坐标系交杂在一起。其中以相机光心O为
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posted @ 2024-03-13 07:31 凪风sama
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2024年3月4日
视觉slam十四讲CH4 ---李群与李代数求导
摘要: 视觉slam十四讲 CH4 李群与李代数求导 李群与李代数相较于CH3是比较的抽象的数学知识,这个工具的提出目的是解决一些旋转位姿描述的优化问题。本讲最终的目的是解决如何描述对旋转求导的问题。 1. 什么是群 群是一种集合加上一种运算的代数结构 记集合为A,运算为\(\cdot\quad\),则若此
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posted @ 2024-03-04 21:49 凪风sama
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2024年2月5日
视觉slam十四讲 ch3 三维刚体运动
摘要: 视觉slam十四讲 CH3 三维刚体运动 三维刚体运动,即三维空间下的刚体的运动。刚体,是指在运动中和受力作用后,形状和大小不变,而且内部各点的相对位置不变的物体。在运动过程中,机器人或者飞机和汽车的形变很小,可以近似看作刚体。三维刚体运动就是研究如何描述和表示一个刚体在三维空间下的位姿变换过程。比
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posted @ 2024-02-05 20:35 凪风sama
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2024年1月21日
gcc-11/g++-11安装
摘要: 终端依次输入 sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test #添加工具链存储库 sudo apt-get install gcc-11 #安装gcc-11 sudo apt-get install g++-11 #安装g++-11 安装完毕将
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posted @ 2024-01-21 19:16 凪风sama
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2024年1月20日
jetson nano ssh远程连接控制
摘要: jetson orin nano ssh远程连接 准备:好用的网线一根,jetson orin nano一台,将网线两端连接nano的网口以及当作主机的笔记本的网口 PS:确保双方网线连接成功。有线网络设置中的ipv4设置改为与其他计算机共享,点击应用(电脑更改即可,nano不需要改)。 step
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posted @ 2024-01-20 14:55 凪风sama
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2024年1月2日
单片机期末复习
摘要: 单片机复习 单片机结构与工作原理 1.内部结构 51单片机由CPU系统(CPU,时钟以及复位系统,总线控制逻辑),CPU外围单元(RAM,ROM,IO口,SFR),基本功能单元(定时/计数器,中断系统,串行接口)与外部扩展单元组成。 内部采用TTL电平协议,+5V表示1,0V表示0 1. 8位CPU
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posted @ 2024-01-02 15:50 凪风sama
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2024年1月1日
SPFA -----队列优化的Bellman-Ford
摘要: SPFA 队列优化的Bellman-Ford 由Bellman-Ford算法实现带有负权边的单源最短路,时间复杂度是O(VE),也就是边数乘顶点数。但是根据Bellman-Ford的状态转移方程$$dist[i] = min(dist[i] , last[k] + w[k -> i])$$可知,当且
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posted @ 2024-01-01 15:49 凪风sama
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