Abstract 一個高效的LiDAR-inertial 里程計框架. 我們融合了LiDAR特征點和IMU數據, 用緊耦合的迭代EKF. 為了降低大量觀測數量導致的計算負載, 我們用了一種新的方法 ...
目錄 一 系統流程與符號說明 定義流形中的 IEKF 算法步驟 一 系統流程與符號說明 定義流形中的 從上面的定義,很容易驗證 IEKF 符號 含義 mathbf z j kappa mathbf G j left G widehat mathbf p f j kappa G mathbf q j right mathbf z j kappa LOAM的點到線 點到面誤差作為殘差 G 計算點到線 ...
2021-07-31 17:53 0 316 推薦指數:
Abstract 一個高效的LiDAR-inertial 里程計框架. 我們融合了LiDAR特征點和IMU數據, 用緊耦合的迭代EKF. 為了降低大量觀測數量導致的計算負載, 我們用了一種新的方法 ...
Abstract 緊耦合lidar inertial里程計, 用smoothing和mapping. 1. Introduction 緊耦合lidar-inertial里程計. 緊耦合的 ...
XiangBai——【AAAI2017】TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目錄 作者和相關鏈接 方法概括 創新點和貢獻 方法細節 實驗結果 總結與收獲點 ...
https://www.aclweb.org/anthology/D19-5522.pdf 論文解讀 包括一個降噪自動編碼器(DAE)和一個解碼器。DAE生成可以將錯誤文本修改為正確文本的可能的候選項矩陣,解碼器在這個矩陣中尋找最佳候選項路徑 ...
EagleEye 2020-ECCV-EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning 來源:ChenBong 博客園 Institute:Dark Matter AI Inc. ...
Fast RCNN建立在以前使用深度卷積網絡有效分類目標proposals的工作的基礎上。使用了幾個創新點來改善訓練和測試的速度,同時還能增加檢測的精確度。Fast RCNN訓練VGG16網絡的速度是RCNN速度的9倍,測試時的速度是其的213倍。與SPPnet對比,Fast RCNN訓練 ...
摘要 這篇論文提出一種用於目標檢測的Fast R-CNN算法。Fast R-CNN建立在之前的研究工作,使用深度卷積網絡來高效的分類目標提案。相比於之前的工作,Fast R-CNN采用了一些創新來提高訓練和測試的速度,同時也提高了檢測的准確率。Fast R-CNN訓練深度VGG16網絡 ...
很久之前試着寫一篇深度學習的基礎知識,無奈下筆之后發現這個話題確實太大,今天發一篇最近看的論文Fast RCNN。這篇文章是微軟研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是對RCNN的一些改進,但是效果十分明顯,paper和項目的地址都能從Ross Girshick的主頁找到:http ...