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M2DGR: A Multi-Sensor and Multi-Scenario SLAM Dataset for Ground Robots

突破视界：M2DGR数据集驱动的SLAM前沿开源工作一览

这篇文章提出了一种轻量级 SuperGlue，通过增加一种提前退出机制 + 修剪掉无匹配能力的点，做到推理时即快又好，各位同学速速围观！

LightGlue: Sarlin 新作，轻量级 SuperGlue

最近，一位日本老哥将MIT大佬 Gilbert Strang 的线性代数课程中关于矩阵的各种操作进行了可视化，下图就是他发布的推文，项目名为“The Art of Linear Algebra” . 

线性代数的艺术

笔者跟踪这项比赛较长时间，去年和前年已经写过两篇文章 2021, 2020, 感兴趣的同学可点击查阅。

CVPR 2022 图像匹配挑战赛回顾

其实这一需求已经被众多开发者"吐槽"了8年，GitHub可谓反应"迅速"，于8年后的2022年5月19日宣布正式支持在 Markdown 中支持 LaTeX 格式的数学公式（大家再也不用贴图片了）。开发者可以通过在正文中添加的

喜大普奔，Github 支持 Markdown 数学公式渲染，README终于可以显示公式了！

视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3nmabqaaayaaagbdvkfrfa26ddbvqagaa.f10002.mp4?
运行平台：R9000P，AMD Ryzen 7

随手用手机拍了段视频，5秒训练自己的NeRF

李飞飞、吴佳俊等人发布多感官物体数据集 OBJECTFOLDER 2.0。是否准备好从 ImageNet 时代走向 OBJECTFOLDER 时代？

弥平仿真与现实的鸿沟：李飞飞、吴佳俊团队发布用于 Sim2Real 迁移的多感官物体数据集

作者来自ETHZ Computer Vision实验室，本文设计了ZippyPoint，它是一个用于特征点提取的网络。与ORB的描述子类似，ZippyPoint得到的也是二进制描述子。该特征点可以获得与基于学习的特征匹配以及视觉定位性能，同时速度提升5倍。

ZippyPoint: 一种基于学习的特征点提取+二进制描述子，速度提升5倍+，为移动平台提供一种ORB的替代方案

随着CVPR 2022论文放榜，知乎上出现了一个问题 “CVPR2022 有什么值得关注的论文 ?”，目前排名第一的是Qiangeng的回复，以下是其回复的正文（已获授权）。
上帝说，要有光，于是就有

CVPR 2022 | Point-NeRF

最近在翻看stackoverflow时看到了一篇文章[2]，主要介绍了const int*, const int * const, int const的区别，排名第一的答案中引用了一种叫Clockwise/Spiral Rule的技巧（David Anderson于1994年05月06日写的一篇博客），笔者仔细看了下，感觉这个方法非常棒，有必要给各位同学分享一下。

资料 | 使用Clockwise/Spiral Rule技巧轻松读懂变量/函数声明

近日，来自UC Berkeley/Waymo/Google的科研人员利用280多万张图像训练了一个Block-NeRFs的网格，这是迄今为止最大的神经场景表征，能够渲染旧金山的整个街区 。

谷歌Waymo研究人员使用280万张图像训练了一个Block-NeRFs网络，可渲染旧金山整个街区！

时隔近4个月，ICCV 2021 最佳学生论文Pixel Perfect SFM （pixsfm）终于开源了，这篇文章介绍了一种对SFM模型进行优化的新方式：借助deep features，引入了优化2D特征点的FKA，以及优化3D点和相机位姿的FBA。经过优化，3D点的精度提升10%~45%，精度相较于PatchFlow的方式提升了5%（且运行速度提升50倍），室内外SFM精度提升明显，这一切的提升仅相较于原始的COLMAP增加不多于20%的耗时。

资料 | 开源! ICCV 2021 最佳学生论文pixsfm

Hi 大家好，我是Realcat，今天给大家分享一个项目rotation master，它能对刚体旋转的不同表示进行相互转换并显示。

工具 | 四元数长什么样？这个小工具将旋转量可视化+相互转换，效果直观！

@sibinmohan前两天在Github上开源了一款”神器“，它能够给Latex公式添加漂亮的注释，极大地增加了数学公式的可读性与理解性，短短两天获得384个star，各位写论文的同学们用起来！

工具 | Latex 公式中添加漂亮的注释，写论文的同学们用起来！

Neural Radiance Fields (NeRF) 最近在计算机视觉领域获得了极大的关注，它提供了一种崭新的合成真实世界场景新视角的方法。然而，NeRF的一个局限性是它需要准确的相机位姿来学习场景表征。本文提出了一种 Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields（BARF）算法，用于从不够准确（甚至是未知）的相机姿势中训练NeRF，可用于同时学习3D表征以及完成相机注册。本文从理论上建立了与经典图像对齐（image alignment）之间的联系，并阐明从粗到细的相机注册也适用于NeRF。此外，本文还发现，在NeRF中简单地使用位置编码对合成目标有负面影响（本文有改进）。在合成和真实世界数据上的实验表明，BARF可以有效地优化神经场景表征，并同时解决摄像机的姿势的错位。这使得视频序列的视图合成和来自未知摄像机姿势的定位成为可能，这为视觉定位系统（如SLAM）开辟了新的途径，也为密集的3D重建提供了潜在的应用。


ICCV 2021 | BA NeRF 神经辐射场 (BARF)

2021年11月5日，一位来自意大利 @CNR-IMATI 的深度学习研究员 @Andrea Ranieri 公布了一段道路"坑洼、裂纹"检测的视频。视频中的场景是一次地震后的道路，道路中出现了较多的坑洼与裂纹，作者公布的视频中用红色/蓝色标注出坑洼与裂纹的位置，效果还是不错的。

资讯｜分享一个最近看到的自动检测道路"坑洼、裂纹"的视频

Hi大家好，我是Realcat，最近周末爆肝搞了个自动获取arXiv论文的小工具，感兴趣的同学可以看下。

工具 | 使用 arXiv API + Github Actions 实现每天自动获取arXiv论文摘要

军事训练是生成和发展部队战斗力的最基本途径，军事部门对于新兴技术的应用也一直走在行业的前沿，通过前沿技术以达到增强部队战力的目的。


资料｜军事中的增强现实（AR）技术发展及其主要应用

Hi大家好，我是Realcat，今天给大家带来三篇关于视觉定位方向文章，速览一下，感兴趣的同学可阅读论文原文，希望能够给大家带来帮助(国庆长假结束，赶紧看看paper压下躁动的内心...)

资料 | Line-Transformers线段描述子(碾压LBD)，点+线配合进行视觉定位

论文题目“Pixel-Perfect Structure-from-Motion with Featuremetric Reﬁnement”（通过深度特征度量优化提高 SFM精度），发表于 ICCV 2021 (oral)。

ICCV 2021 | COLMAP 优化建图组件 Pixel-Perfect SFM

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