Let's Be New

  • 홈
  • 태그
  • 방명록

Keypoint suppression 1

[Computer vision] Efficient adaptive non-maximal suppression

Link: https://www.researchgate.net/publication/323388062_Efficient_adaptive_non-maximal_suppression_algorithms_for_homogeneous_spatial_keypoint_distribution Github: https://github.com/BAILOOL/ANMS-Codes SLAM을 위해 이미지에서 keypoint detection을 하게 되면 알고리즘에 의해 주로 같은 위치에서 여러 번 중복 검출이 되는 현상이 발생한다. 이렇게 중복 검출된 keypoint들은 오히려 SLAM의 성능을 저하시키는 요인이 된다. (In terms of memory, processing time, noise, etc.) 그래서 non-..

Paper review 2022.04.24
1
더보기
프로필사진

  • 분류 전체보기 (28)
    • Installations (2)
    • Book reviews (0)
    • Paper review (4)
    • Subjects (10)
      • Computer Vision (6)
      • Deep Learning (0)
      • Linear algebra (3)
      • MVG (1)
      • Optimization (0)
      • Probability (0)
      • State estimation (0)
    • Online lectures (1)
    • Programming (8)
      • Algorithms (0)
      • Modern c++ (4)
      • Linux (0)
      • Tools (3)
      • Python (1)
    • Projects (0)
      • Slambook_exercise (0)
    • SLAM (1)
    • Tech trends (2)
      • Autonomous Driving (1)
      • Digital twin (1)

Tag

E-ANMS, visual-inertial SLAM, VINS-Mono, intrinsic parameter, mvg book, ORB-SLAM, Keypoint suppression, Computer Vision, SLAM comparison, python3 venv, SLAM benchmark, SLAM 서베이, Non-maximal suppression, ffmpeg 사용법, AMNS, ffmpeg 커맨드, SLAM 비교, visual-inertial, valgrind 사용법, Monocular SLAM,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2025/05   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 31

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Kakao Corp. All rights reserved.

  • Github

티스토리툴바