从CV到SLAM：一个工程师的转型之旅

摘要： 光束平差法（Bundle Adjustment, BA）是计算机视觉和 SLAM 领域的核心优化算法，本质是一种带约束的非线性最小二乘优化，目标是通过最小化「3D 点投影到 2D 图像的重投影误差」，来求解最优的相机位姿和3D 路标点坐标。 一、核心定义拆解 “光束” 的含义可以将相机光心到 3D 阅读全文

摘要： 一、NaN的本质含义 Nan(Not a Number)是浮点数类型(float double long double)特有的一种特殊数值，用于表示无效或未定义的浮点运算结果，它不是一个具体的"数字", 而是一种标记异常运算的状态。 常见产生NaN的场景包括： 1.无效的数学运算：0.0/0.0(零 阅读全文

摘要： 步骤 1：理解 1 << k（生成 “定位掩码”） 1 << k 是左移运算，核心是生成一个 “仅第 k 位为 1，其余位全为 0” 的二进制数（这个数叫 “掩码”，用来精准定位第 k 位） 步骤 2：理解 d | (1 << k)（按位或，仅置 1 目标位） | 是按位或运算，规则极其简单：两个数 阅读全文

摘要： 释放给调用方返回的存储指针的所有权，并将存储的指针值设置为nullptr。 属性值/返回值 返回存储的指针。 备注 使用 release接管unique_ptr存储的原始指针的所有权。 调用方负责返回的指针的删除。 unique-ptr设置为空的默认构造状态。 在调用到release后，您可以将兼容 阅读全文

摘要： 1. 前言 在C++14标准中引入了一系列方便而强大的函数模板，旨在简化和改进代码的编写和可读性。其中之一是std::make_unique函数模板，它提供了一种更安全和方便的方式来创建和管理动态分配对象。本文将介绍std::make_unique的作用，它是如何使用的，以及四个示例代码来展示其实际 阅读全文

摘要： 简介：SGBM（Stereo Block Matching with Adaptive Pruning）是一种在OpenCV中用于立体视觉的深度匹配算法，旨在提高立体匹配的精度和效率。算法涵盖了从图像预处理到后处理的整个流程，并提供了动态参数调整以优化匹配质量。该算法特别适用于解决遮挡和反射等问题， 阅读全文

摘要： 增加L1范数约束得到稀疏的解以便于进行模型剪枝 https://zhuanlan.zhihu.com/p/343204033 阅读全文

摘要： 1.制作量化校准表 激活值量化 与权重量化不同，激活值是动态变化的（随输入数据不同而变化，例如同一张图像和不同图像经过同一层的激活值分布可能差异很大）。 因此，激活值量化需要先通过 “校准（Calibration）” 步骤，用有代表性的数据集（校准集）统计其分布范围，再基于该范围进行量化。 权重量化 阅读全文

摘要： mingw-w64的安装 MinGW全称是Minimalist GNU on Windows，也就是将Linux/Unix环境下赫赫有名的GCC编译器以及其相关的编译调试组件移植到了Windows上。 网页地址 https://www.mingw-w64.org/ github地址 https:// 阅读全文

摘要： https://hub.docker.com/r/mapler/caffe-py3/ docker pull mapler/caffe-py3 docker run -it mapler/caffe-py3 bash 阅读全文