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三维空间中的旋转有很多种表示方式，欧拉角，旋转矩阵，旋转向量，四元数。由于在slam与机器人中会大量用到这方面的知识，所以在这里将此方面的知识总结一下，方便以后查阅。 欧拉角（Euler Angle） 欧拉角可以使用滑翔翼飞行器控制来理解，比如对于下面这张图，一般假设红色轴为z轴，则z轴表示空间的第三维，则去掉这一维度表示飞行器在一个二维平面上；蓝色轴为x轴，也是飞行器的朝向，因此绕此轴转动就像是飞行器在做翻滚动作，因此叫翻滚角（roll）；绿色轴为y轴，绕这个轴转动其实就是飞机开始准备向上飞或者向下飞了，因此叫俯仰角（pitch）；同理，绕红色轴也就是z轴转动代表飞机开始调整自身在二维平面上的朝向了，因此叫偏航角（yaw）。 在欧拉角的表示中，yaw、pitch、roll的顺序对旋转结果是有影响的。即 给定一组欧拉角角度值，比如yaw=45度，pitch=30度，roll=60度，按照yaw-pitch-roll的顺序旋转和按照yaw-roll-pitch的顺序旋转，最终刚体的朝向是不同的！ 换言之，若刚体需要按照两种不同的旋转顺序旋转到相同的朝向，所需要的欧拉角角度值则是不同的！...

论文介绍了一种新的网络结构用于人体姿态检测，作者在论文中展现了不断重复bottom-up、top-down过程以及运用intermediate supervison（中间监督）对于网络性能的提升，下面来介绍Stacked Hourglass Networks. 简介 理解人类的姿态对于一些高级的任务比如行为识别来说特别重要，而且也是一些人机交互任务的基础。作者提出了一种新的网络结构Stacked Hourglass Networks来对人体的姿态进行识别，这个网络结构能够捕获并整合图像所有尺度的信息。之所以称这种网络为Stacked Hourglass Networks，主要是它长得很像堆叠起来的沙漏，如下图所示： 这种堆叠在一起的Hourglass模块结构是对称的，bottom-up过程将图片从高分辨率降到低分辨率，top-down过程将图片从低分辨率升到高分辨率，这种网络结构包含了许多pooling和upsampling的步骤，pooling可以将图片降到一个很低的分辨率，upsampling可以结合多个分辨率的特征。 下面介绍具体的网络结构。 Hourglass Module...

背景 本文主要是 《NICE: Non-linear Independent Components Estimation》 一文的介绍和实现。这篇文章也是glow这个模型的基础文章之一，可以说它就是glow的奠基石。 艰难的分布 众所周知，目前主流的生成模型包括VAE和GAN，但事实上除了这两个之外，还有基于flow的模型（flow可以直接翻译为“流”，它的概念我们后面再介绍）。事实上flow的历史和VAE、GAN它们一样悠久，但是flow却鲜为人知。在我看来，大概原因是flow找不到像GAN一样的诸如“造假者-鉴别者”的直观解释吧，因为flow整体偏数学化，加上早期效果没有特别好但计算量又特别大，所以很难让人提起兴趣来。不过现在看来，OpenAI的这个好得让人惊叹的、基于flow的glow模型，估计会让更多的人投入到flow模型的改进中。 glow模型生成的高清人脸 生成模型的本质，就是希望用一个我们知道的概率模型来拟合所给的数据样本， 也就是说，我们得写出一个带参数 \(𝜃\) 的分布 \(q_{\boldsymbol{\theta}}(\boldsymbol{x})\)...

Normalizing flow（标准化流）是一类对概率分布进行建模的工具，它能完成简单的概率分布（例如高斯分布）和任意复杂分布之间的相互转换，经常被用于 data generation、density estimation、inpainting 等任务中，例如 Stability AI 提出的 Stable Diffusion 3 中用到的 rectified flow 就是 normalizing flow 的变体之一。 为了便于理解，在正式开始介绍之前先简要说明一下 normalizing flow 的做法。如上图所示， 为了将一个高斯分布 \(z_0\) 转换为一个复杂的分布 \(z_K\) ，normalizing flow 会对初始的分布 \(z_0\) 进行多次可逆的变换，将其逐渐转换为 \(z_K\) 。由于每一次变换都是可逆的，从 \(z_K\) 出发也能得到高斯分布 \(z_0\) 。这样，我们就实现了复杂分布与高斯分布之间的互相转换，从而能从简单的高斯分布建立任意复杂分布。 对 diffusion models 比较熟悉的读者可能已经发现了，这个过程和...

1-Rectified Flow 可以认为是 flow matching的ot最优传输形式 Rectified Flow目的是将多对多无约束映射 转变成 一对一有约束映射。 ode会保证路径是“因果”的，也就是避免相交的情况 2-Rectified Flow或者叫Reflow 核心的实际上是加噪过程的样本交点数目降低，交点处模型无法精确学习向量场，交点数少了，模型在每个点预测都更准了，加噪过程是直线，所以能更少步数走到起点(但整体采样过程不是直线) 原本随机采样的DDPM模型中，也隐含了一个确定性的采样过程DDIM，它的连续极限也是一个ODE 。 细想上述过程， 可以发现不管是“DDPM→DDIM”还是“SDE→ODE”，都是从随机采样模型过渡到确定性模型，而如果我们一开始的目标就是ODE，那么该过程未免显得有点“迂回”了 。在本文中，笔者尝试给出ODE扩散模型的直接推导，并揭示了它与雅可比行列式、热传导方程等内容的联系。 Rectified Flow 理论推导 微分方程...

深度相机 “工欲善其事必先利其器‘’我们先从能够获取RGBD数据的相机开始谈起。首先我们来看一看其分类。 根据其工作原理主要分为三类： 1.双目方案 基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera和Point Grey 公司推出的 BumbleBee。 双目立体视觉是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中， 双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像，或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像 ，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置。 双目视觉有的时候我们也会把它称为体视，是人类利用双眼获取环境三维信息的主要途径。从目前来看，随着机器视觉理论的发展，双目立体视觉在机器视觉研究中发回来看了越来越重要的作用 为什么非得用双目相机才能得到深度？...

生成器 什么是生成器？ 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中， 这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator 生成器是一个特殊的程序，可以被用作控制循环的迭代行为，python中生成器是迭代器的一种，使用 yield 返回值函数，每次调用 yield 会暂停，而可以使用 next() 函数和 send() 函数恢复生成器。 生成器类似于返回值为数组的一个函数，这个函数可以接受参数，可以被调用，但是，不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组，生成器一次只能产生一个值，这样消耗的内存数量将大大减小，而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值，因此生成器看起来像是一个函数，但是表现得却像是迭代器 python中的生成器...

列表和元组总结 列表和元组都是 一个可以放置任意数据类型的有序集合 ，他们有以下共同点 列表和元组中的元素可以任意，并且都可以嵌套。 列表和元组都支持索引，且都支持负数索引，-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个元素 列表和元组都支持切片操作 都支持in关键词 都可以使用 .index() 、 .count() 、 sorted() 和 enumerate() 等方法 两者之间的相互转换，list()和tuple() 但是他们也是有区别 列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素（mutable） 元组是静态的，长度大小不固定，无法增删改，想要对已有的元组做任何“改变”，就只能开辟一块内存，创建新的元组 列表和元组存储方式的差异 由于列表是动态的；元组是静态的，不可变的。这样的差异，势必会影响两者存储方式。我们可以来看下面的例子： >>> l = [1, 2, 3] >>> l.__sizeof__() 64 >>> tup = (1, 2, 3) >>> tup.__sizeof__() 48...

概述 python采用的是 引用计数 机制为主， 标记-清除 和 分代收集 两种机制为辅的策略。 引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting 』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。 『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个 ob_ref 字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数 ob_ref 加 1 ，每当该对象的引用失效时计数 ob_ref 减 1 ，一旦对象的引用计数为 0 ，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。 它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，因此，也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。 引用计数案例 import sys class A(): def __init__(self): '''初始化对象''' print('object born id:%s'...

整体流程 # 文件夹biaoding处理加crop以及生成.yml系列文件,保存在calib_params以及biaoding_pipeline文件夹中 0_test_calibprocess.sh # 内参标定,往往需要多天数据,且要保证标定板出现的多样性以及cover大部分区域 1_calib_intrics.sh # 外参标定,使用混合的内参对单天数据进行外参标定,最好loss在0.000x 1_calib_extrics.sh # 修改anchor.yaml相机信息进行15标定,loss 100以下,A88参考为50左右 2_test_merge.sh # 选择数据送标anchor,返回后, loss 0.00x, 不准基本就是anchor标错或者方向盘等位置发生运动 python tools/display_tags.py --anchor_path /mnt/.../anchor 3_test_anchors.sh # 检查anchor的3d位置是否正确 # 首先根据点位加入颜色 python 3_addcolor_anchor.py #...

Flow Matching 其实是将 flow 的离散形式转换为连续形式（连续标准化流CNF），进而可以看成是一个ODE方程，实际求解的是这个ODE 求解的核心思路是：构建速度场通过数值积分求解位移，也就是通过预测速度场，从而转为ode求解 从概率路径的角度上来说，解是无穷多的，不同的方法本质上讲是在于构造尽可能简单、直接、易解的概率路径 通过不同的条件概率路径，可以构造出VP（score matching）、 VE（diffusion）、OT（1-rectified flow）等形式 实际的边缘概率分布路径并不是一条直线 ，我们是通过拟合条件速度场来逼近边缘速度场， 即使我们证明了对于参数 \(\theta\) 来说优化目标是等价的，但终究还是有一些gap Flow-based Models Normalizing Flow Normalizing Flow 是一种基于 变换 对概率分布进行建模的模型，其通过一系列 离散且可逆的变换 实现任意分布与先验分布（例如标准高斯分布）之间的相互转换。在 Normalizing Flow...

SD模型原理 SD是CompVis、Stability AI和LAION等公司研发的一个文生图模型，它的模型和代码是开源的，而且训练数据LAION-5B也是开源的。SD在开源90天github仓库就收获了 33K的stars ，可见这个模型是多受欢迎。 SD是一个 基于latent的扩散模型 ，它在UNet中引入text condition来实现基于文本生成图像。SD的核心来源于 Latent Diffusion 这个工作，常规的扩散模型是基于pixel的生成模型，而Latent Diffusion是基于latent的生成模型，它先采用一个autoencoder将图像压缩到latent空间，然后用扩散模型来生成图像的latents，最后送入autoencoder的decoder模块就可以得到生成的图像。 基于latent的扩散模型的优势在于计算效率更高效，因为图像的latent空间要比图像pixel空间要小，这也是SD的核心优势...