特徴点抽出コード比較ORB-

特徴抽出コードのテストORB

統合ICE-BA、ORB-SLAM2、後で使用するために、ORBコードを抽出し、速度を比較openvslam

1. ORB-SLAM2対ICE-BA対openvslam

ICE-BAそして、openvslam最適化は、均等に分散さそうオリジナルクワッドベースの特徴点を維持するために、メイン希望の操作に基づいて、元のORB-SLAM2で行われます

• ORB-SLAM2：特徴点抽出処理は、性能のために最適化されていない、一様に行います
• ICE-BA：ルックアップ-テーブルを記述計算+最適化するためのARM NEMO命令セットを加速
• openvslam：SIMD命令セットが加速されています

2.実際のテスト

EuRoc選択されたテストデータは、画像データセット、シリーズ全体特徴抽出ORBに要する平均時間の計算であります

ORB-SLAM2：

Process image: 3682 of total 3682
Total time: 117.968s, Average time: 32.0392ms/image

#更换ros版本OpenCV3
Process image: 3682 of total 3682
Total time: 108.234s, Average time: 29.3955ms/image

ICE-BA：

Process image: 3682 of total 3682
Total time: 75.9864s, Average time: 20.6373ms/image

#更换ros版本OpenCV3
Process image: 3682 of total 3682
Total time: 69.3227s, Average time: 18.8275ms/image

openvslam：未開封SSEアクセラレーション

Process image: 3682 of total 3682
Total time: 94.2699s, Average time: 25.6029ms/image

openvslam：オープンSSEアクセラレーション

Process image: 3682 of total 3682
Total time: 89.493s, Average time: 24.3055ms/image
#更换ros版本OpenCV3
Total time: 83.7194s, Average time: 22.7375ms/image

3.分析

ICE-BAより徹底した最適化は、速度は、残忍された後またはそれを使用してICE-BAを取る、私はopenvslamはかなり奇妙だと感じ、SSEは、推定構成の問題を動作していないようでした。