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ORB-SLAM2 闭环检测 LoopClosing::ComputeSim3() 流程图

mpCurrentKF:当前关键帧pKF:mvpEnoughConsistentCandidates[i] detectloop给出的候选关键帧mpMatchedKF:选定的闭环关键帧vvpMapPointMatches[i]:mpCurrentKF和mvpEnoughConsistentCandidates[i] (pKF)匹配的地图点vpMapPointMatches[j]:pSolver-&

ORB-SLAM2 闭环检测 computeSim3和CorrectLoop 流程图

接上一篇博客:第四阶段:紫色线,计算当前关键帧mpCurrentKF共视的关键帧mvpCurrentConnectedKFs的纠正位姿CorrectedSim3和未纠正位姿NonCorrectedSim3,并用纠正后的位姿计算mvpCurrentConnectedKFs和mvpCurrentConnectedKFs的地图点vpMPsi的worldpose。第五阶段:蓝色线,用当前关键帧mpCurr

世界坐标系,相机坐标系,图像坐标系,像素坐标系转换

参考博客1参考博客2世界 ——> 相机 (外参:R,T ) [Xc,Yc,Zc]T表示相机坐标,[Xw,Yw,Zw,1]T表示归物体所在的世界坐标。R表示旋转矩阵,T表示平移矩阵。相机 ——> 图像 (内参:f)从相机坐标系到图像坐标系,属于透视投影关系,从3D转换到2D。此时投影点p的单位还是mm,并不是pixel,需要进一步转换到像素坐标系f表示焦距。[Xc,Yc,

深入理解机器学习中的:目标函数,损失函数和代价函数

参考知乎回答整理:https://www.zhihu.com/question/52398145主要参考:https://www.zhihu.com/question/52398145/answer/209358209基本概念:损失函数:计算的是一个样本的误差代价函数:是整个训练集上所有样本误差的平均目标函数:代价函数 + 正则化项实际应用:损失函数和代价函数是同一个东

深入理解机器学习中的:目标函数,损失函数和代价函数

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到底了