miniSAM:轻量级因子图优化框架
2024-09-22 01:45:05作者:魏献源Searcher
项目介绍
miniSAM 是一个开源的 C++/Python 框架,专门用于解决基于因子图的最小二乘问题。该项目的 API 和实现深受著名的因子图框架 GTSAM 的影响,但 miniSAM 更加轻量级,旨在提供更灵活的开发体验和更广泛的应用场景。miniSAM 由 Jing Dong 和 Zhaoyang Lv 开发,最初作为 Math 6644 的最终项目启动,并在两位作者攻读博士学位期间逐步完善。
项目技术分析
miniSAM 的核心优势在于其轻量级的设计和丰富的功能集:
- Python/NumPy API:miniSAM 提供了完整的 Python/NumPy API,使得开发者能够更敏捷地进行开发,并轻松地与现有的 Python 项目集成。
- 多种稀疏线性求解器:miniSAM 支持多种稀疏线性求解器,包括 CUDA 加速的稀疏线性求解器,这使得它在处理大规模数据时表现出色。
- 跨平台兼容性:miniSAM 设计为跨平台,支持现代 C++11 编译器,已在 Ubuntu Linux 和 Windows 上进行了测试。
项目及技术应用场景
miniSAM 适用于多种应用场景,特别是在需要高效处理大规模数据和复杂计算的领域:
- SLAM(同步定位与地图构建):miniSAM 可以用于实现高效的 SLAM 算法,特别是在多视图几何和机器人导航中。
- 计算机视觉:在计算机视觉领域,miniSAM 可以用于图像配准、三维重建等任务。
- 机器人学:miniSAM 可以用于机器人路径规划、状态估计和控制。
项目特点
- 轻量级设计:相比于 GTSAM,miniSAM 更加轻量级,适合快速集成和开发。
- 丰富的求解器支持:miniSAM 支持多种稀疏线性求解器,包括 CUDA 加速的求解器,适用于高性能计算需求。
- 跨平台兼容性:miniSAM 支持多种操作系统和编译器,确保在不同环境下的稳定运行。
- 易于集成:通过 Python/NumPy API,miniSAM 可以轻松集成到现有的 Python 项目中,加速开发进程。
结语
miniSAM 是一个功能强大且易于使用的因子图优化框架,适用于多种复杂计算任务。无论你是研究者还是开发者,miniSAM 都能为你提供高效、灵活的解决方案。立即访问 miniSAM 官网 了解更多信息,并开始你的项目吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
243
2.4 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
353
1.59 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
405
暂无简介
Dart
540
118
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
123
99
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1 K
591
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
592
116