摘要: 1、初始化所有指针。 2、 (1)指向常量的指针: (2)常量指针:指针本身为常量: 3、若循环体内部包含有向vector对象添加元素的语句,则不能使用范围for循环。 4、字符数组要注意字符串字面值结尾处还有一个空字符。 5、数组的指针及数组的引用 6、C++中多维数组指的是数组的数组。 7、要使 阅读全文
posted @ 2019-05-07 20:06 ZhuzhuDong 阅读(951) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、摘要 当前单目SLAM系统能够实时稳定地在静态环境中运行,但是由于缺乏明显的动态异常处理能力,在动态场景变化与运动中往往会失败。作者为解决高度动态环境中的问题,提出一种语义单目SLAM架构,结合基于特征和直接方法实现具有挑战的条件下系统的鲁棒性。作者所提出的方法利用专业概率模型从场景中提取的语义 阅读全文
posted @ 2019-03-06 10:23 ZhuzhuDong 阅读(784) 评论(0) 推荐(0)
摘要: tensorboard的网页可以访问,但是只能观察到graph数据,但是观察不到scalars数据。 原因:tensorflow版本需>=1.3.0 解决方法:升级tensorflow 阅读全文
posted @ 2019-02-26 11:37 ZhuzhuDong 阅读(749) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 编辑类: Ctrl + Space 基本的代码完成(类、方法、属性)Ctrl + Alt + Space 类名完成Ctrl + Shift + Enter 语句完成Ctrl + P 参数信息(在方法中调用参数)Ctrl + Q 快速查看文档Shift + F1 外部文档Ctrl + 鼠标 简介Ctr 阅读全文
posted @ 2019-02-25 16:37 ZhuzhuDong 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、相机标定 2、标定方法 (1)Tsai两步法是先线性求得相机参数,之后考虑畸变因素,得到初始的参数值,通过非线性优化得到最终的相机参数。Tsai两步法速度较快,但仅考虑径向畸变,当相机畸变严重时,该方法不适用。 (2)张氏标定法使用二维方格组成的标定板进行标定,采集标定板不同位姿图片,提取图片中 阅读全文
posted @ 2019-01-17 19:39 ZhuzhuDong 阅读(279) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、贡献 (1)提出一种针对RGB-D的新的运动分割算法 (2)运动分割采用矢量量化深度图像 (3)数据集测试,并建立RGB-D SLAM系统 二、Related work [1]R.K. Namdev, A. Kundu, K.M. Krishna, C. Jawahar, Motion segm 阅读全文
posted @ 2018-12-27 21:34 ZhuzhuDong 阅读(689) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、循环登录 https://blog.csdn.net/miclover_feng/article/details/79201865 2、多版本cuda切换 https://blog.csdn.net/maple2014/article/details/78574275/ 3、查看CUDA、cud 阅读全文
posted @ 2018-12-21 17:04 ZhuzhuDong 阅读(453) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、依据不同属性分类运动分割算法 Camera motion first vs. Object motion first Feature based vs. Dense motion based 2D vs. 3D Rigid vs. Nonrigid Single vs. Multiple Occ 阅读全文
posted @ 2018-11-11 12:11 ZhuzhuDong 阅读(968) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp. 2.将./include/caffe/layers里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_conv_layer.hpp,都替换成最新版的caffe里 阅读全文
posted @ 2018-10-25 19:44 ZhuzhuDong 阅读(542) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、Introduction DL解决VO问题:End-to-End VO with RCNN 2、Network structure a.CNN based Feature Extraction 论文使用KITTI数据集。 CNN部分有9个卷积层,除了Conv6,其他的卷积层后都连接1层ReLU, 阅读全文
posted @ 2018-09-05 12:37 ZhuzhuDong 阅读(952) 评论(0) 推荐(0)