【泡泡代码推荐】图灵智库组第二期

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2020年4月，本周图灵智库代码推荐总共推出3篇代码文章包括：实例分割，docket+JupyterLab+ROS平台，VINS开发平台。

项目名称: Deep snake

推荐人:     Wanyc

推荐指数:⭐⭐⭐⭐

推荐理由:Deep snake方法用于实例分割,该方法不是每个像素地进行分割，而是用轮廓围住了实例，从粗到细进行回归。基本思想是给实例一个初始轮廓，用循环卷积（Circular Convolution）方法学习更新轮廓，最后得到offsets。在deep snake的基础上，提出了一种两阶段的分割算法：初始轮廓分割和轮廓变形，可以有效地处理目标定位中的误差。在1080ti GPU上对512×512幅图像的实时处理速度达到32.3fps。

代码链接: 

https://github.com/zju3dv/snake

论文链接: 

https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf

项目名称: ROSLab

推荐人: Wanyc

推荐指数: ⭐⭐⭐⭐

推荐理由: 本文作者提出将ros环境移植到docker环境中，并与Jupyter交互实现在虚拟环境中灵活运行ROS代码。通过引入ROSLab来降低采用Docker的障碍，ROSLab是一个结合了Docker和JupyterLab的框架，该框架将代码存储库转变为可重现的，可运行的软件包。ROSLab使用开发人员环境中的简单规范自动生成Docker映像，方便在JupyterLab中进行移植。

代码链接: 

https://hub.docker.com/r/roslab/roslab

论文链接:ROSLab：Sharing ROS Code Interactively With Docker and JupyterLab

https://pan.baidu.com/s/1qyu8JxQB9vwTdCWJD4sgpw提取码: p9zh

项目名称:OpenVINS

推荐人: Wanyc

推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

推荐理由: 不用关注VINS内部开箱即用。

该代码库对通常需要的视觉惯性估计特性具有开箱即用的支持，这些特性包括：（i）在流形滑动窗口上的Kalman滤波器，（ii）在线摄像机的内、外部校准，（iii）摄像机到惯性传感器的时间偏移校准，（iv）具有不同表示和一致的首次估计 Jacobian（FEJ）处理的SLAM地标，（v）用于状态管理的模块式系统，（vi）可扩展视觉惯性系统模拟器，以及（vii）用于算法评估的扩展工具箱。本项目还专注于详细的文档和理论推导，以支持快速的开发和研究，这在当前的开源算法中是非常缺乏的。最后，用最新的开源算法对所提出的OpenVINS进行了全面的验证，展示了其竞争性的估计性能。

代码链接: 

https://github.com/rpng/open_vins

项目文件：

https://docs.openvins.com

论文:

OpenVINS: A Research Platform for Visual-Inertial Estimation

https://pdfs.semanticscholar.org/cb63/60f21255834297e32826bff6366a769b49e9.pdf

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