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【cartographer_ros】六： 发布和订阅路标landmark信息
上一节介绍了陀螺仪Imu传感数据的订阅和发布。 本节会介绍路标Landmark数据的发布和订阅。Landmark在cartographer中作为定位的修正补充，避免定位丢失。 这里着重解释一下Landmark，它与Scan，Odom，Imu数据不同，并不是直接的传感数据。它是地图上的特征点，通常是易被识别的物体。 在cartogSwiftUI3.0页面反向传值
SwiftUI3.0页面反向传值 SwiftUI反向传值是SwiftUI的重点之重，跟OC里面的代理，block，通知， swift里面的闭包，代理，通知 的方法类似，后者大家很熟，前者不怎么属性，必须遵守Combine 处理数据流的框架， 前者资料很少，后者资料很多 import SwiftUI import Combine //SwiftUI监视可观察对象（ObservSwiftUI之深入解析如何处理特定的数据和如何在视图中适配数据模型对象
一、前言 阅读了我的前两篇博客的朋友，应该都熟练掌握了 SwiftUI 如何创建一个任何相关信息的展示视图和各个视图之间的相互组合，以及动态生成一个展示相关信息的可滚动列表，用户可以点击列表项去查看其相关的详细信息。那么，当我们需要去标记相关的信息，亦或者过滤信息列表，只需要PaddleHub人脸关键点检测：一键生成蜡笔小新的远房表弟
一键寻找蜡笔小新的远方表弟 蜡笔小新应该是好多小伙伴的童年回忆之一，不会有人不喜欢蜡笔小新那招牌的粗眉毛以及圆嘟嘟的小脸蛋吧！不会吧不会吧！下面嘞，我们以宸哥作为工具人，还原蜡笔小新的远房表弟————蜡笔小宸！ 让我们先看一下蜡笔小宸，一睹为快！ 跟着我的步伐，寻找蜡笔小新SwiftUI - 百行代码变十行，Swift再创辉煌！
苹果开发者大会 WWDC 2019 在北京开幕。在这场大会上除了「史上最难看 Mac 主机」、首次出现的iPadOS以外，我们还终于可以对饱受诟病的iTunes说再见了。而对于开发者来说，新发布的 SwiftUI 可能是最吸引人的特性，在 苹果公司软件工程高级副总裁Craig Federighi的演示中，我们可以轻松Landmark Recognition Using VGG16 Training
Landmark Recognition Using VGG16 Training – 使用VGG16训练的地标识别 author：R.J, P.J, S.T, et al. Maharaja Agrasen Institute of Technology, PSP Area, Rohini, Delhi, India 印度德里，罗希尼，PSP地区，Maharaja Agrasen理工学院 BOOK：Smart and Sustainable IntelligentPFLD: A Practical Facial Landmark Detector
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.10859 发表出处：2019 CVPR 1.背景 Landmarks检测准确性的问题可以总结为三个挑战： （1）局部变形，面部表情、局部极端光照(如高光和阴影)和遮挡会对面部图像造成部分变化/干扰。一些区域cartographer如何使用2个反光柱子作为一个landmark
2个反光柱的摆放要求：靠着墙摆，因为我们只能从一侧看到2个反光柱，从两侧都看到至少需要3个反光柱来定位。 landmark检测原理：因为我们是从一侧看到2个反光柱，所以看到2个反光柱在一帧激光数据中会有顺序，有2种情形，如下图 这两种情形，我们发现 情形1: 这种情形2个反光柱子被检测到的opencv源码编译缺少boostdesc_*，vgg_generated_*，ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz等文件
opencv 源码编译时通常会报缺少文件，或者是文件下载失败问题，可以查看cat opencv/build/CMakeDownloadLog.txt 发现： 意思就是下载数据的时候失败，同时会到 /opencv/.cache里面拷贝过来，查看 /opencv/.cache/ippicv/7421de0095c7a39162ae13a6098782f9-ippicv_2020_lnx_intel64_Google Landmark Recognition 2020
Welcome to the third Landmark Recognition competition! This year, we have worked to set this up as a code competition and collected a new set of test images. Have you ever gone through your vacation photos and asked yourself: What was the name of tMTCNN算法理解及实现
论文：《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》 论文网址：https://arxiv.org/abs/1604.02878v1 一、总体框架 MTCNN通过不同的卷积神经网络，实现对人脸的识别以及人脸关键点检测。总的框架如下：SwiftUI中多设备运行方法
https://blog.csdn.net/weixin_42679753/article/details/94465674 https://www.jianshu.com/p/17fc7929fcbb 1.方法一 #if DEBUG struct LandmarksList_Previews: PreviewProvider { static var previews: some View { ForEach(["iPhone SE", "iPhon