本文作者任旭倩，公眾號：計算機視覺life成員，由於格式原因，公式顯示可能出問題，建議閱讀原文鏈接：綜述 | SLAM回環檢測方法 在視覺SLAM問題中，位姿的估計往往是一個遞推的過程，即由上一幀位姿解算當前幀位姿，因此其中的誤差便這樣一幀一幀的傳遞下去，也就是我們所說的累積誤差。一個消除誤差有效 ...

ORBSLAM2回環檢測簡介 　　由於回環檢測模塊包含兩個部分的內容：其一是位置識別，即外觀驗證，通過圖像間的相似度信息進行判斷；其二是幾何驗證，通過回環候選幀與當前關鍵幀的幾何關系來做進一步驗證。 　　由於兩部分內容都較為繁瑣，因此筆者將回環檢測模塊拆分成兩講，今天這一講主要介紹外觀 ...

一、基於檢測框的重建（選題 5） 物體檢測是計算機視覺中一個常見的任務。通常，檢測網絡會輸出所有圖片中存在 的物體，每個物體以一個 2D 外包框表示，每個框還帶有物體標簽、置信度等信息。這是一個傳統的2D視覺問題，但是，通過SLAM的方式，如果我們在多個視角看到同一個物體的外包框，則可以推斷 ...

摘自極市平台，歡迎關注其微信公眾號。 目標檢測 1. 綜述：深度域適應目標檢測標題：Deep Domain Adaptive Object Detection: a Survey作者：Wanyi Li, Peng Wang鏈接：https://arxiv.org/abs/2002.06797 ...

行為識別/檢測（Action Recognition/ Detection） 最終的結果是得到圖像或視頻段中目標的行為類別。視頻中人體行為識別主要分為兩個子方向。 行為分類/識別 Action Recognition 給定一個包含一段明確的動作的視頻片段進行分類，使用的視頻序列數據 ...

什么是回環檢測？ 在講解回環檢測前，我們先來了解下回環的概念。在視覺SLAM問題中，位姿的估計往往是一個遞推的過程，即由上一幀位姿解算當前幀位姿，因此其中的誤差便這樣一幀一幀的傳遞下去，也就是我們所說的累計誤差。 我們的位姿約束都是與上一幀建立的，第五幀的位姿誤差中便已經積累了前面四個約束中 ...

ORBSLAM2回環檢測之幾何驗證簡介 　　回環檢測的目的是找到當前場景在歷史中是否出現過，如果出現過，那會給我們提供一個非常強的約束條件，把我們偏離很多的軌跡一下子修正到正確的位置上。當然，這么好的東西，有利自然就有弊。萬一我們檢測出來的回環不是真正的回環，也就是說我們認錯了地方，這種 ...

　　詞袋模型是一種文本表征方法，它應用到計算機視覺領域就稱之為BoF（bag of features），通過BoF可以把一張圖片表示成一個向量。DBoW2是一個視覺詞袋庫，它提供了生成和使用詞典的接口，但它並不等同於slam中的回環檢測。 　　回環檢測屬於slam前端，也是vslam三大模塊 ...