四、创建工作空间与功能包 1、工作空间 工作空间(workspace)：是一个存放工程开发相关文件的文件夹（相当于在IDE中创建的工程文件）。 包含： src:代码空间(Source Space),放置功能包的源码 build：编译空间(Build Space)，编译过程中生成的一些中间文件，一般用不到 devel:开
YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss [2204.06806] 论文题目：YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss 论文地址：http://arxiv.org/abs/2204.06806
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.15625.pdf Github：https://github.com/Garfield-kh/PoseTriplet 单位：新加坡国立大学、南洋理工大学、华为 2022CVPR Oral Presentation 摘要 现有的自监督三维人体姿势估计方法在很大程度上依赖于一致性损失等弱监督来指导学习，这不可避免地导致
论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.11471 Github：https://github.com/YxZhxn/Ray3D 单位：Aibee、北京工商大学 摘要 在本文中，我们提出了一种新的基于单目光线的3D（Ray3D）绝对人体姿势估计方法。从单目二维位姿输入精确且可推广的绝对三维人体位姿估计是一个不适定问题。为了解决
# print(help(mp.python.solutions.holistic))使用此命令查看包含的函数 错误部分# body_connections = mp.solutions.holistic.UPPER_BODY_POSE_CONNECTIONS \# if self.up_body_only else mp.solutions.holistic.POSE_CONNECTIONS修改为： body_connections = mp.solutions.ho
3D手势姿态估计综述 本文通过对大量有代表性的论文研究，提出一种基于输入数据模式的新分类法，即RGB、深度或多模态信息。最后，我们展示了在最流行的RGB和基于深度的数据集上的结果，并讨论了这一快速增长领域的潜在研究方向。 1. Introduction 在实施无标记手姿势估计方
ECCV2020的一篇关于3D姿态视频评估的文章 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.13985 Github地址：好像没找到官方的，但已经有非官方的供参考：https://github.com/tamasino52/UGCN 单位：亚马逊、港中文 摘要 作者提出了一个新的损失函数，称之为motion loss，用于解决单目下从2D pose到3D H
考虑到人脸表情识别中的大姿态和遮挡问题，我们提出了一种区域注意网络（RAN）来缓解CNN模型的退化。该算法能够自适应地捕获人脸区域信息的重要性，并在区域特征和全局特征之间做出合理的权衡。 RAN的pipeline如图1所示。它主要由三个模块组成，即区域裁剪和特征提取模块、自我注意模块
2019 CVPR的文章，使用时序卷积和半监督训练的3D人体姿态估计 论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11742 github：https://github.com/facebookresearch/VideoPose3D 已经有前辈对这篇文章做过理解：https://www.cnblogs.com/zeroonegame/p/15037269.html 此处不介绍引言和相关工作，具体
创建功能包 catkin_create_pkg <package_name> [depend1] [depend2] [depend3] catkin_create_pkg MultiNaviGoalsPanel roscpp rviz std_msgs 其中[depend1]、[depend2]、[depend3]是创建该软件功能包所需的特定软件功能包，一般称为依赖包。std_msgs是消息数据包。 功能包下建立
本文讲的是如何基于人脸图像做3D眼镜（不包含眼镜架）重建。 作者自己收集了一些图像，然后手工标注了眼镜的landmark和segmentation mask。 整体流程如下所示： 1.从输入图像中提取人脸和眼镜的特征，即landmark和segnmentation map 2.将3DMM模型配准到原始图像中，获得面部的pose 3.结合
话不多说了 在很多大佬的博客，主要是古月居的一些博客中，他们都介绍了使用find_object2D这个包是识别目标的位姿。但是如何将目标的位置和姿态发送给机械臂，他们都没有提及。这让我很尴尬呀，没人带入门，很生气，所以停止研究机械臂的控制，然后去继续告视觉部分，一不小心发了个定刊T-PA
在学习halcon和光学原理的过程中，经常会听到像素坐标系，窗口坐标系，世界坐标系等等，很多时候会一头雾水，这时候一定要仔细甄别，了解其原理，才能知道在视觉测量，手眼标定过程中各坐标系基本转换，因此基本功一定要扎实，话不多说，上干货！！！！ 各坐标系定义 世界坐标系（刚性变换到）-----------相机坐标系
博客地址 https://blog.csdn.net/u011341856/article/details/109491058 这篇博客主要介绍OpenVSLAM的全局优化模块（global_optimization_module），该模块是单独运行在一个线程中的。 它主要执行的工作是：SLAM的回环检测，以及回环成功之后的回环矫正，还包括紧随着回环检测成功之后的po
Abstract 本文目的是为了估计RGB-D图像中不可见物体的6D位姿和尺寸。和实例级别的6D姿态估计任务相反，我们的问题假设在训练或测试期间没有精确的对象CAD模型可用。为了处理给定类别中不同且不可见的对象实例，我们引入了规范化对象坐标空间，一个类别中所有可能对象实例的共享规范表示
1.1 基于优化的方法(Optimization-based Method) 理论部分： 参考代码： /** * @brief ComputeCompleteHessianAndb * 计算H*dx = b中的H和b * @param map * @param now_pose * @param laser_pts * @param H * @param b */ void ComputeHessianAndb(map_t* map, Eige
代码 文章主页 1. 研究问题 大多数现有的姿态检测网络从由串联连接的高到低分辨率网络产生的低分辨率表示中恢复高分辨率表示，可能会导致预测热图的精度损失。 2. 研究方法 所提出的高分辨率网络（HRNet）在整个过程中保持高分辨率表示，首先，不同于传统的串联连接由高到低分辨率网
目录 一、基础知识 二、工作空间与功能包 三、发布者的编程实现 四、订阅者的编程实现 一、基础知识 话题(topic) ----异步通信编程 节点间用来传输数据的重要总线； 使用 发布/订阅 模型，数据由发布者传输到订阅者，同一个话题的订阅者或发布者可以 不唯一 。 消息(Mess
上一篇文章我们分析了如何使用g2o进行位姿图的优化. 由于g2o天然是进行位姿图优化的, 所以十分契合karto的位姿图的接口, 只需要将对应的顶点和约束分别赋值过去就可以了. 这篇文章我们来看一下另一个比较常用的优化库 Ceres solver. 1 ceres简介 Ceres solver 是谷歌开发的
一、相机内参标定 目的：标定内参的目的是消除镜头的畸变。 面阵相机的内参由一个8位的数组组成包括： startCamPar：＝[Focus,Kappa,Sx,Sy,Cx,Cy,ImageWidth,ImageHeight] Focus代表焦距，按照我们镜头参数进行填写，远心镜头填写0Kappa为畸变大小，因为在标定之前，所以默认填写0 Sx, Sy像元的
#include <base_local_planner/trajectory_planner_ros.h> #ifdef HAVE_SYS_TIME_H #include <sys/time.h> #endif #include <boost/tokenizer.hpp> #include <Eigen/Core> #include <cmath> #include <ros/console.h> #include <plug
laserMapping节点订阅了来自laserOdometry的四个话题：当前帧全部点云、上一帧的边线点集合，上一帧的平面点集合，以及当前帧的位姿粗估计。发布了四个话题：附近帧组成的点云子地图（submap），所有帧组成的点云地图，当前帧位姿精估计。 int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc,
多传感器融合定位 第六章 惯性导航结算及误差模型 参考博客：深蓝学院-多传感器融合定位-第6章作业 代码下载：https://github.com/kahowang/sensor-fusion-for-localization-and-mapping/tree/main/%E7%AC%AC%E4%BA%94%E7%AB%A0%20%E6%83%AF%E6%80%A7%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%8E%9
目录 一、简介 二、人体关键点检测数据集 三、关键点检测任务的目标构建 四、单人2D关键点检测相关算法 五、多人2D关键点检测相关算法 六、3D关键点检测相关算法 正文 一、简介 关键点检测领域包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体（如手骨）关键点检测等。其中人体骨骼关键
目录 一.了解CPMs二.介绍CPMs1.Introduction2.Methods2.1 姿态机（Pose Machines）2.2 卷积姿态机（Convolutional Pose Machines）使用局部图像信息定位关键点带有空间上下文信息的级联预测 2.3 卷积姿态机中的学习 3.Evaluation3.1解决梯度消失3.2端到端学习的益处3.3训练策略的
