一. 程序 链接到标题
源码：https://github.com/eriksandstroem/Point-SLAM
根据pytorch和cuda toolkit版本，要求ubuntu为20.04
二. 问题 链接到标题
程序内无可视化界面，但可通过wandb可视化。
三. 测试 链接到标题
- 完善dockerfile
RUN apt-get update && apt-get install -y vim # 安装vim
RUN pip install wandb # 安装wandb
- 运行容器并挂载数据集
docker run -v /home/heirenlop/workspace/Dataset/Point-SLAM/Replica:/point-slam/datasets/Replica -it --gpus all point-slam:latest
- 修改参数 修改 configs/point_slam.yaml
wandb : false -> true
wandb_folder : "old path" -> "new path""
- 运行程序
python run.py configs/Replica/room0.yaml
- 输出
以Replica的wandb 日志为例
(1) 参数
| 图表名称 | 横坐标单位 | 纵坐标单位 |
|---|---|---|
color_loss_tracker | Step（步数，无单位） | Loss（无单位） |
color_loss_pixel | Step（步数，无单位） | Loss per Pixel（无单位） |
num_joint_iters | Step（步数，无单位） | Iterations（次数） |
pts_total | Step（步数，无单位） | Points Count（个） |
camera_quad_error | Step（步数，无单位） | Quaternion Error（无单位） |
time | Step（步数，无单位） | Time per Frame（秒） |
(2) color_loss_tracker 指标意义：这是 Point-SLAM 中颜色损失的跟踪器，用于评估在 SLAM 系统中对颜色信息的预测误差。 变化趋势： 起初损失较低，随后略有上升。 可能的原因：随着更多帧的处理，系统可能开始尝试拟合更复杂的颜色分布，导致损失增加。
(3) color_loss_pixel 指标意义：评估单个像素的颜色损失，用于衡量系统对颜色信息的拟合程度。 变化趋势： 开始时损失较高，随后迅速下降，最后趋于平稳。 可能的解释： 起初系统对数据的拟合较差，随着优化进行，系统逐渐拟合数据。
(4) num_joint_iters 指标意义：每一帧中优化过程所需的迭代次数。 变化趋势： 开始时迭代次数很高，随后迅速下降并稳定在较低值。 可能的解释： 系统在初期需要更多迭代来调整参数，随着优化的收敛，迭代次数减少。
(5) pts_total 蓝色曲线，来自 mapper_20250102_090445。 指标意义：SLAM 系统中总点数的累积数量。 变化趋势： 曲线呈现线性增长，表明系统持续添加新的点到地图中。 可能的解释： 系统每处理一帧，会提取新的点云信息。
(6) camera_quad_error 指标意义：SLAM 中相机姿态（四元数）估计的误差。 变化趋势： 曲线在整个运行过程中有较大的波动。 可能的解释： 不同帧的姿态估计可能受到噪声或数据分布变化的影响。
(7) time 指标意义：每帧的处理时间。 变化趋势： 时间逐渐上升，表明处理复杂性随着时间增加。 可能的解释： 随着点云数量增加，每帧需要处理的数据更多，导致耗时增加。
(1) Mapping_00100_0299 和 Mapping_00050_0299 这是两个不同的时间点或关键帧的结果。
(2) 第一行：深度图的可视化
a. Input Depth： 表示 SLAM 系统输入的深度图（真实深度）。 通常是由深度相机获取或 Ground Truth 提供的深度信息。 颜色编码：深色（蓝色）表示近距离，亮色（黄色/红色）表示远距离。
b. Rendered Depth： 表示由 SLAM 系统生成或预测的深度图。 通过渲染模型输出的深度估计。
c. Depth Residual： 表示输入深度图与生成深度图间的误差（残差）。 颜色越亮，表示误差越大；颜色接近黑色，表示误差接近零。
作用：用于评估 SLAM 系统在深度信息上的拟合效果。
(3) 第二行：RGB图的可视化
a. Input RGB： 表示 SLAM 系统输入的 RGB 图像（原始图像）。 通常是相机采集的真实场景图像。
b. Rendered RGB： 表示 SLAM 系统根据场景建模生成的 RGB 图像。 通过系统的渲染和颜色估计模块生成。
c. RGB Residual： 表示输入 RGB 图像与生成 RGB 图像之间的误差（残差）。 通常是基于像素的差异显示，颜色越亮表示误差越大。
(1) geo_loss_pixel 纵坐标：几何误差，通常表示每个像素的几何损失。 趋势： 初期模型拟合场景时，误差快速下降。 后期场景复杂性增加，几何拟合受到更多挑战。 观察意义：几何误差的下降和波动情况可以用来评估优化效果。
(2) idx_map 纵坐标（Map Index）：当前地图中的关键帧或地图块索引。 趋势： 曲线呈现线性增长，表明地图中的索引在每帧都在增加。 观察意义：反映系统地图构建过程的动态变化。