Ubuntu20.04下运行LOAM系列：A-LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM和LVI-SAM文章目录Ubuntu20.04下运行LOAM系列：A-LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM和LVI-SAM一、安装A-LOAM1.1安装Ceres1.2修改功能包1.2.1修改CMakeLists.txt1.2.2修改源码1.3编译A-LOAM1.4运行A_LOAM示例并保存地图1.5运行KITTI数据集二、安装LeGO-LOAM2.1安装gtsam2.2修改CMakeLists.txt2.3修改源码2.4编译LeGO-LOAM2.5运行LeGO-LOAM三、安装SC-LeGO-L
随着美国政府发布全新的AI法规，全球关于AI是否安全的大讨论，也再次推向高潮。OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在采访时表示，ChatGPT可能是有意识的，超级AI将会成为一种潜在风险。而OpenAICEOSamAltman最近在剑桥参加活动时，甚至遭到了激进分子的强烈抵制，在大礼堂里当面被砸场子。活动开始前，就有少数抗议者聚集在外面，举着标语，要求停止AI竞赛。期间，一些抗议者甚至在阳台上悬挂横幅、扔下传单，场面一度十分混乱。不过，见惯了大场面的SamAltman倒是很镇定。他在演讲中表示，即便未来AI模型足够强大，但也需要巨大的算力才能运行。如果提高了算力门槛，能
在自己小车上部署LIO-SAM和LVI-SAM，简单记录一下经历，经历了十多天的终于将LIO-SAM和LVI-SAM两个算法的实测工作基本完成，期间遇到了一些问题，尤其是自己的设备上，遇到的运行问题网上也很少见，也很少有从算法的编译到实测部署全过程，因此自己的经历在此记录，也是帮助自己进行梳理，有不正确的地方还请大佬们批评指正，进行讨论交流！！一、LIO-SAM与LVI-SAM论文与源码地址LIO-SAM与LVI-SAM这里不做过多介绍，直接给出论文与源码地址！LIO-SAM论文链接：LIhttps://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM/blob/master/con
就在前几天，Benjio等一批大佬针对人工智能可能危及人类命运的议题，又一次公开签署了一封联名信。Hinton，Benjio在信中继续呼吁加强对于AI技术发展的监管。然而，以LeCun为首的「LLM成不了气候」派公开表态，AI监管弊大于利！他们认为，相比于去担心「AI将引发世界末日」这种虚无缥缈风险，AI强监管所带来的「巨头垄断」，才是需要从业人员和政策制定者关心的紧迫问题。LeCun直接在推上点名了SamAltman和DeepMind的Hassabis等人，认为他们试图通过游说监管来巩固自己的行业地位，阻碍AI开源的推进。而且最近外媒爆出，吴恩达虽然在「LLM潜力」问题上，与LeCun有所分
SamAltman-HowtoSucceedwithaStartup|山姆·奥特曼-如何成功创业文章目录SamAltman-HowtoSucceedwithaStartup|山姆·奥特曼-如何成功创业如果你能建立一个如此优秀的产品，人们会自发地告诉他们的朋友，你已经完成了成为真正成功的创业公司所需的80%的工作你的产品——容易解释和理解指数增长真趋势和假趋势需要一个能够热情地感染全世界的创始人有一个雄心勃勃的愿景对未来有一个自信和明确的看法如果它有效，将吸引最优秀的人乐观要有想法我们将完成这项工作I’vegotit
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。由于参与分享汇报的同事有许多是做其他方向的机器人工程师（包括硬件、控制等各方面并不是专门做SLAM的工程师），加上汇报的内容较多，因此在分享中我尽量使用简介的口语，而不出现复杂的公式。所以本文面向的是3D-slam方向的初学者，不涉及到源码解析。内容在整理中参考了许多链接，将放在最后。在文章结束后，我会把原PPT放在最后面，需要者自取。另外打个广告，在slam方向或者强化学习导航方向有实习意愿的，请发送简历至zkyy828@163.com，谢谢。内容比较多，放一个目录，感兴趣的
Scaling-upRemoteSensingSegmentationDatasetwithSegmentAnythingModel论文阅读文章目录Scaling-upRemoteSensingSegmentationDatasetwithSegmentAnythingModel论文阅读相关资料Abstract摘要SAM优缺点作者动机Prompt设置消融实验结果展示相关资料SegmentAnythingModel(SAM)论文SegmentAnythingModel(SAM)模型解读及代码复现Scaling-upRemoteSensingSegmentationDatasetwithSegme
LIO-SAM从0到1运行自己的数据集前言笔者在学习LIO_SAM时踩了不少坑，在此记录从开始到最后整个踩坑过程。文中参考了很多大佬的文章，我只是个搬运工。可以直接跳到第二部分从0到1实现有疑问可以随时联系我，欢迎交流。一.LIO-SAM简单介绍（这一部分可以不看哦，干货在第二部分）⼀种激光惯导紧耦合的SLAM框架，可在室内和室外实现效果不错的建图。(1)ImageProjection激光运动畸变校正功能简介1、利用当前激光帧起止时刻间的imu数据计算旋转增量，IMU里程计数据（来自ImuPreintegration）计算平移增量，进而对该帧激光每一时刻的激光点进行运动畸变校正（利用相对于激
文章目录1.微调SAM预备知识2.环境3.用自己的数据集微调SAM，适配自己的下游任务1.点框结合提示，框架代码2.sam要求的提示输入维度3.自定义数据集预处理数据打包成模型需要的形式**主要是我昨天答应了一个评论说今天更新，眼看快12点了，我得发了。后续再说吧。其实该说的也说完了。有错误明天在更正哦，好困好困🫡点击订阅专栏查看专栏列表和对应知识点，本文为segSAM系列文章，在持续更新。
FAST_LIO_SAMFront_end:fastlio2Back_end:lio_samVideos:FAST-LIO-SAMBilibili_linkSourcecode:FAST_LIO_SAMRelatedworked1.FAST-LIO2为紧耦合的lioslam系统，因其缺乏前端，所以缺少全局一致性，参考lio_sam的后端部分，接入GTSAM进行后端优化。2.FAST_LIO_SLAM的作者kim在FAST-LIO2的基础上，添加SC-PGO模块，通过加入ScanContext全局描述子，进行回环修正,SC-PGO模块与FAST-LIO2解耦，非常方便，很优秀的工作。3.FAST
