MATLAB RANSAC Code for SLAM

这个存储库包含MATLAB或Python编写的SLAM算法代码。SLAM是指同时定位和地图构建，涵盖了来自LUH SLAM课程的代码示例。详细信息请参阅：

如果您对RANSAC算法在Matlab中的应用感兴趣，可以尝试使用这个程序。

通过研究论文“通过学习RGB-D特征进行稳健的6D对象姿势估计”的实现，我们介绍了matlab ransac代码的应用。该代码利用RGB-D图像，精确预测场景中各对象的6D姿势。需要安装Python 3.6、PyTorch 1.0.1和CUDA 9.0，并编译安装ransac投票层和GPU版本的knn。我们还提供了预处理过的Linemod数据集下载链接。

matlab 里搞RANSAC调优的朋友，IBCO 这套代码真挺实用的。作者在ECCV 2018上提出的点子，用双凸优化来做共识最大化，比起传统随机方案，稳定性强多，跑出来的模型干净不少。仓库里不光有 IBCO，还整理了一些常见的共识方法，像 LO-RANSAC、RECON 这些也都能试试。你要是想看看哪种方法适合自己任务，后面还有推荐，蛮贴心的。代码结构比较清楚，main_demo.m直接跑就能看效果，不用纠结一堆配置。参数也都有注释，适合直接上手或者改成自己的流程。对了，别忘了作者明确说了非商业用途免费，想商用还是要联系下他们，规矩还是要有的。如果你正好在做几何估计、模型拟合或者立体匹配这

Matlab椭圆分割代码，方法为“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码。测试步骤如下：第一步：下载压缩模型，密码为：bg15或放入根目录解压。我们已发布与密码：y970的汇总手稿中表6的步骤P1到P4对应的所有模型。第二步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_vgg.py进行SGIR-vgg16评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './result/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现59.3的平均IoU。第三步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_resnet进行SGIR-resnet101评

以下是使用SIFT算法与RANSAC算法进行图像拼接的MATLAB代码。该代码经过亲测，可以有效完成图像的拼接。

这是我在论文中模拟的Matlab SLAM代码，对ICIEA2018年会上基于EKF和最小二乘的SLAM算法进行了比较。代码正在整理中，即将发布。

Matlab SLAM工具包提供了SLAMTB-Graph.zip的GitHub下载链接。

高斯点和权重在数值积分中起着重要作用。通过使用微分和积分矩阵，我们可以提高计算精度。以下是相关的MATLAB代码示例，用于计算给定节点的高斯点和权重。