Agenda

질문

• 연산 속도에 대한 정량적인 지표가 있는지
• cpu 점유율에 대한 정량적인 지표가 있는지
• 알고리즘으로 도출된 pose 값들에 대해 평가할 수 있는 평가지표나 데이터가 있는지
• 카메라 마다 왜곡을 보정할 때의 고유한 설정값(intrinsic matrix)이 다른데 사용되는 값이 있는지, 아니면 신경안써도 되는지
• Pose 정보에 대한 원하는 데이터 형태가 있는지
• Mapping이 필요한지, visualizing 해야 하는지, 아니면 pose 정보만 원하시는지
• Back-end 에서 RANSAC, ProSAC, LoRANSAC 예제코드를 받을 수 있는지

Action Items

• 정량적인 지표

  • ORB-SLAM 1
    • KITTI 데이터셋 기준

      • CPU 점유율,

      • 프로세스 속도 (pose를 뽑는 속도)

      • Ground truth pose 정보와 비교

        GitHub - MichaelGrupp/evo: Python package for the evaluation of odometry and SLAM

• Intrinsic matrix

  • KITTI dataset - ready
  • Real-world → calibration

• Dataset structure

  • Image
    • 0001.png, 0002.png, 0003.png …
  • Pose
    • .csv, .txt, .json …
    • 3D rotation / 3D translation (Relative motion)
    • 0001.png → filename, tx, ty, tz, qw, qx, qy, qz, timestamp
      • tx, ty, tz = {0, 0, 0}
      • qw, qx, qy, qz = {1, 0, 0 ,0} (Identity matrix)
    • 0002.png → filename, tx, ty, tz, qw, qx, qy, qz, timestamp
  • 1 개 이미지 : 1개 pose 비율

• 꼭 있어야하는거 → 이미지~포즈 데이터셋

  • Map visualization은 중요하지 않음
  • Pose visualization은 가능하면 보고싶습니다

• OpenCV USAC → PROSAC / Lo-RANSAC

OpenCV: usac