原文:第六篇 視覺slam中的優化問題梳理及雅克比推導

優化問題定義以及求解 通用定義 解決問題的開始一定是定義清楚問題。這里引用g o的定義。 begin aligned mathbf F mathbf x amp sum k in mathcal C underbrace mathbf e k mathbf x k, mathbf z k top Omega k mathbf e k mathbf x k, mathbf z k mathbf F ...

2019-11-09 20:06 0 751 推薦指數:

查看詳情

第六篇:GPU 並行優化的幾種典型策略

前言 如何對現有的程序進行並行優化,是 GPU 並行編程技術最為關注的實際問題。本文將提供幾種優化的思路,為程序並行優化指明道路方向。 優化前准備 首先,要明確優化的目標 - 是要將程序提速 2 倍?還是 10 倍?100倍?也許你會不假思索的說當然是提升越高越好 ...

Thu Jan 19 00:28:00 CST 2017 0 1526
JVM 第六篇:極致優化 IDEA 啟動速度

本文內容過於硬核,建議有 Java 相關經驗人士閱讀。 1. 引言 相信做 Java 開發的同學,對 IDEA 這個工具應該都不陌生,即使不使用 IDEA 做開發,那么對 Eclip ...

Thu Oct 15 16:47:00 CST 2020 5 1250
視覺SLAM(七)后端優化

一 遞歸方法 后端(Backend) 帶噪聲的數據估計內在狀態——狀態估計問題 Estimated the inner state from noisy data 漸進式(Incremental/Recursive) 保持當前狀態的估計,在加入新信息時,更新已有的估計 ...

Thu Jul 02 07:49:00 CST 2020 0 594
Python學習第六篇——字典的鍵和值

本程序的目的在於訪問字典的鍵和值. 1 訪問鍵可以用.keys()的方式,實際上,默認的就是訪問鍵,比如 name in favorite_language和 name in favorite_language.keys()的name 都表示了鍵 2 訪問值可以用 ...

Tue Aug 14 00:54:00 CST 2018 0 3466
視覺SLAM(七)后端優化

第七章作業 作者:曾是少年 二 Bundle Adjustment 2.1 文獻閱讀(2 分) 我們在第五講已經介紹了Bundle Adjustment,指明它可以用於解PnP 問題。現在,我們又在后端說明了它可以用於解大規模的三維重構問題,但在實時SLAM 場合往往需要控制規模 ...

Sat Jul 25 07:40:00 CST 2020 0 798
第六篇 xpath的用法

使用pycharm debug調試效率會比較慢,因為每次調試都需要向url發送請求,等返回信息,scrapy提供一種方便調試的功能,如下: extract()方法可以 ...

Sat Sep 30 16:06:00 CST 2017 0 3660
第六篇:JMeter 斷言

前言 在 jmeter 中斷言用於驗證服務器返回的數據是否滿足我們的要求。jmeter 提供了以下斷言類型: 下面我們主要對響應斷言、XPath Assertion、jp@gc - JSONP ...

Sat Jan 19 02:40:00 CST 2019 0 1937
視覺SLAM的深度估計問題

一、研究背景 視覺SLAM需要獲取世界坐標系中點的深度。 世界坐標系到像素坐標系的轉換為(深度即Z): 深度的獲取一共分兩種方式: a)主動式   RGB-D相機按照原理又分為結構光測距、ToF相機                  ToF相機原理 b ...

Thu Feb 28 06:14:00 CST 2019 0 2848
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM