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Repository: hoangcuongbk80/Object-RPE
Branch: iliad
Commit: 0c8ed6da535f
Files: 205
Total size: 1.5 MB
Directory structure:
gitextract_c4au6oyr/
├── .gitignore
├── DenseFusion/
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ ├── datasets/
│ │ └── warehouse/
│ │ ├── dataset.py
│ │ └── dataset_config/
│ │ ├── classes.txt
│ │ ├── split_data.py
│ │ ├── test_data_list.txt
│ │ └── train_data_list.txt
│ ├── docker/
│ │ ├── Dockerfile
│ │ ├── docker_build.sh
│ │ └── docker_run.sh
│ ├── download.sh
│ ├── experiments/
│ │ ├── logs/
│ │ │ └── warehouse/
│ │ │ └── note
│ │ └── scripts/
│ │ ├── iliad.sh
│ │ └── train_warehouse.sh
│ ├── lib/
│ │ ├── extractors.py
│ │ ├── knn/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── knn_pytorch.egg-info/
│ │ │ │ ├── PKG-INFO
│ │ │ │ ├── SOURCES.txt
│ │ │ │ ├── dependency_links.txt
│ │ │ │ └── top_level.txt
│ │ │ ├── knn_pytorch.py
│ │ │ ├── setup.py
│ │ │ └── src/
│ │ │ ├── cpu/
│ │ │ │ ├── knn_cpu.cpp
│ │ │ │ └── vision.h
│ │ │ ├── cuda/
│ │ │ │ ├── knn.cu
│ │ │ │ └── vision.h
│ │ │ ├── knn.h
│ │ │ └── vision.cpp
│ │ ├── loss.py
│ │ ├── loss_refiner.py
│ │ ├── network.py
│ │ ├── pspnet.py
│ │ ├── transformations.py
│ │ └── utils.py
│ ├── note.txt
│ ├── tools/
│ │ ├── _init_paths.py
│ │ ├── iliad.py
│ │ └── train.py
│ ├── trained_checkpoints/
│ │ └── warehouse/
│ │ └── note
│ └── trained_models/
│ └── warehouse/
│ └── note
├── Mask_RCNN/
│ ├── LICENSE
│ ├── MANIFEST.in
│ ├── README.md
│ ├── dataset_format
│ ├── docker/
│ │ ├── Dockerfile
│ │ ├── docker_build.sh
│ │ └── docker_run.sh
│ ├── mask_rcnn.egg-info/
│ │ ├── PKG-INFO
│ │ ├── SOURCES.txt
│ │ ├── dependency_links.txt
│ │ └── top_level.txt
│ ├── mrcnn/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── parallel_model.py
│ │ ├── utils.py
│ │ └── visualize.py
│ ├── requirements.txt
│ ├── samples/
│ │ └── warehouse/
│ │ ├── eval.py
│ │ ├── iliad.py
│ │ ├── note.txt
│ │ └── train.py
│ ├── setup.cfg
│ └── setup.py
├── README.md
└── obj_pose_est/
├── CMakeLists.txt
├── include/
│ └── obj_pose_est/
│ ├── kalman_filter.h
│ └── model_to_scene.h
├── launch/
│ ├── launch_iliad_cam.launch
│ └── launch_iliad_rpe.launch
├── mapping/
│ ├── Core/
│ │ └── src/
│ │ ├── CMakeLists.txt
│ │ ├── Cuda/
│ │ │ ├── containers/
│ │ │ │ ├── device_array.hpp
│ │ │ │ ├── device_array_impl.hpp
│ │ │ │ ├── device_memory.cpp
│ │ │ │ ├── device_memory.hpp
│ │ │ │ ├── device_memory_impl.hpp
│ │ │ │ └── kernel_containers.hpp
│ │ │ ├── convenience.cuh
│ │ │ ├── cudafuncs.cu
│ │ │ ├── cudafuncs.cuh
│ │ │ ├── operators.cuh
│ │ │ ├── reduce.cu
│ │ │ └── types.cuh
│ │ ├── CudaComputeTargetFlags.cmake
│ │ ├── Defines.h
│ │ ├── Deformation.cpp
│ │ ├── Deformation.h
│ │ ├── ElasticFusion.cpp
│ │ ├── ElasticFusion.h
│ │ ├── Ferns.cpp
│ │ ├── Ferns.h
│ │ ├── FindSuiteSparse.cmake
│ │ ├── GPUTexture.cpp
│ │ ├── GPUTexture.h
│ │ ├── GlobalModel.cpp
│ │ ├── GlobalModel.h
│ │ ├── IndexMap.cpp
│ │ ├── IndexMap.h
│ │ ├── PoseMatch.h
│ │ ├── Shaders/
│ │ │ ├── ComputePack.cpp
│ │ │ ├── ComputePack.h
│ │ │ ├── FeedbackBuffer.cpp
│ │ │ ├── FeedbackBuffer.h
│ │ │ ├── FillIn.cpp
│ │ │ ├── FillIn.h
│ │ │ ├── Resize.cpp
│ │ │ ├── Resize.h
│ │ │ ├── Shaders.h
│ │ │ ├── Uniform.h
│ │ │ ├── Vertex.cpp
│ │ │ ├── Vertex.h
│ │ │ ├── color.glsl
│ │ │ ├── combo_splat.frag
│ │ │ ├── copy_unstable.geom
│ │ │ ├── copy_unstable.vert
│ │ │ ├── data.frag
│ │ │ ├── data.geom
│ │ │ ├── data.vert
│ │ │ ├── depth_bilateral.frag
│ │ │ ├── depth_metric.frag
│ │ │ ├── depth_norm.frag
│ │ │ ├── depth_splat.frag
│ │ │ ├── draw_feedback.frag
│ │ │ ├── draw_feedback.vert
│ │ │ ├── draw_global_surface.frag
│ │ │ ├── draw_global_surface.geom
│ │ │ ├── draw_global_surface.vert
│ │ │ ├── draw_global_surface_phong.frag
│ │ │ ├── empty.vert
│ │ │ ├── fill_normal.frag
│ │ │ ├── fill_rgb.frag
│ │ │ ├── fill_vertex.frag
│ │ │ ├── fxaa.frag
│ │ │ ├── geometry.glsl
│ │ │ ├── index_map.frag
│ │ │ ├── index_map.vert
│ │ │ ├── init_unstable.vert
│ │ │ ├── quad.geom
│ │ │ ├── resize.frag
│ │ │ ├── sample.geom
│ │ │ ├── sample.vert
│ │ │ ├── splat.vert
│ │ │ ├── surfels.glsl
│ │ │ ├── update.vert
│ │ │ ├── vertex_feedback.geom
│ │ │ ├── vertex_feedback.vert
│ │ │ └── visualise_textures.frag
│ │ └── Utils/
│ │ ├── CholeskyDecomp.cpp
│ │ ├── CholeskyDecomp.h
│ │ ├── DeformationGraph.cpp
│ │ ├── DeformationGraph.h
│ │ ├── GPUConfig.h
│ │ ├── GraphNode.h
│ │ ├── Img.h
│ │ ├── Intrinsics.cpp
│ │ ├── Intrinsics.h
│ │ ├── Jacobian.h
│ │ ├── OdometryProvider.h
│ │ ├── OrderedJacobianRow.h
│ │ ├── Parse.cpp
│ │ ├── Parse.h
│ │ ├── RGBDOdometry.cpp
│ │ ├── RGBDOdometry.h
│ │ ├── Resolution.cpp
│ │ ├── Resolution.h
│ │ ├── Stopwatch.h
│ │ ├── WindowsExtras.cpp
│ │ └── WindowsExtras.h
│ ├── LICENSE.txt
│ ├── README.md
│ ├── app/
│ │ ├── note
│ │ └── src/
│ │ ├── CMakeLists.txt
│ │ ├── FindBLAS.cmake
│ │ ├── FindLAPACK.cmake
│ │ ├── FindOpenNI2.cmake
│ │ ├── FindRealSense.cmake
│ │ ├── FindSuiteSparse.cmake
│ │ ├── Findefusion.cmake
│ │ ├── Main.cpp
│ │ ├── MainController.cpp
│ │ ├── MainController.h
│ │ └── Tools/
│ │ ├── CameraInterface.h
│ │ ├── GUI.h
│ │ ├── GroundTruthOdometry.cpp
│ │ ├── GroundTruthOdometry.h
│ │ ├── JPEGLoader.h
│ │ ├── LiveLogReader.cpp
│ │ ├── LiveLogReader.h
│ │ ├── LogReader.h
│ │ ├── OpenNI2Interface.cpp
│ │ ├── OpenNI2Interface.h
│ │ ├── RawLogReader.cpp
│ │ ├── RawLogReader.h
│ │ ├── RealSenseInterface.cpp
│ │ ├── RealSenseInterface.h
│ │ └── ThreadMutexObject.h
│ └── build.sh
├── package.xml
├── scripts/
│ └── ObjectRPE_srv.py
├── src/
│ ├── iliad_rpe_cam_node.cpp
│ ├── iliad_rpe_node.cpp
│ ├── kalman_filter.cpp
│ └── model_to_scene.cpp
└── srv/
└── ObjectRPE.srv
================================================
FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .gitignore
================================================
# Data files and directories common
data/
build/
dist/
*log.txt
*.pth
*.h5
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
# Distribution / packaging
.Python
env/
# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt
# VS Studio Code
.vscode
# PyCharm
.idea/
# Dropbox
.dropbox.attr
# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints
# pyenv
.python-version
# dotenv
.env
# virtualenv
.venv
venv/
ENV/
================================================
FILE: DenseFusion/LICENSE
================================================
MIT License
Copyright (c) 2019 Jeremy Wang
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
================================================
FILE: DenseFusion/README.md
================================================
# DenseFusion
Based on the work of [Chen Wang](https://github.com/j96w/DenseFusion) <br />
Modified by Dinh-Cuong Hoang
## Requirements
* Python 3.5
* PyTorch 1.0
* torchvision 0.2.2.post3
* PIL
* scipy
* numpy
* pyyaml
* logging
* cffi
* matplotlib
* Cython
* CUDA 9.0/10.0
```bash
$ pip3 --no-cache-dir install numpy scipy pyyaml cffi pyyaml matplotlib Cython Pillow
$ pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.1.post2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
$ pip3 install torchvision==0.2.2.post3
```
## Train
1. To train
```bash
sh /experiments/scripts/train_warehouse.sh
```
================================================
FILE: DenseFusion/datasets/warehouse/dataset.py
================================================
import torch.utils.data as data
from PIL import Image
import os
import os.path
import torch
import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms
import argparse
import time
import random
from lib.transformations import quaternion_from_euler, euler_matrix, random_quaternion, quaternion_matrix
import numpy.ma as ma
import copy
import scipy.misc
import scipy.io as scio
class PoseDataset(data.Dataset):
def __init__(self, mode, num_pt, add_noise, root, noise_trans, refine):
if mode == 'train':
self.path = 'datasets/warehouse/dataset_config/train_data_list.txt'
elif mode == 'test':
self.path = 'datasets/warehouse/dataset_config/test_data_list.txt'
self.num_pt = num_pt
self.root = root
self.add_noise = add_noise
self.noise_trans = noise_trans
self.list = []
self.real = []
self.syn = []
input_file = open(self.path)
while 1:
input_line = input_file.readline()
if not input_line:
break
if input_line[-1:] == '\n':
input_line = input_line[:-1]
if input_line[:5] == 'data/':
self.real.append(input_line)
else:
self.syn.append(input_line)
self.list.append(input_line)
input_file.close()
self.length = len(self.list)
self.len_real = len(self.real)
self.len_syn = len(self.syn)
class_file = open('datasets/warehouse/dataset_config/classes.txt')
class_id = 1
self.cld = {}
while 1:
class_input = class_file.readline()
if not class_input:
break
input_file = open('{0}/models/{1}/points.xyz'.format(self.root, class_input[:-1]))
self.cld[class_id] = []
while 1:
input_line = input_file.readline()
if not input_line:
break
input_line = input_line[:-1].split(' ')
self.cld[class_id].append([float(input_line[0]), float(input_line[1]), float(input_line[2])])
self.cld[class_id] = np.array(self.cld[class_id])
input_file.close()
class_id += 1
self.cam_cx_1 = 319.0000
self.cam_cy_1 = 237.0000
self.cam_fx_1 = 580.000
self.cam_fy_1 = 580.000
self.cam_cx_2 = 319.0000
self.cam_cy_2 = 237.0000
self.cam_fx_2 = 580.000
self.cam_fy_2 = 580.000
self.xmap = np.array([[j for i in range(640)] for j in range(480)])
self.ymap = np.array([[i for i in range(640)] for j in range(480)])
self.trancolor = transforms.ColorJitter(0.2, 0.2, 0.2, 0.05)
self.noise_img_loc = 0.0
self.noise_img_scale = 7.0
self.minimum_num_pt = 50
self.norm = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
#self.symmetry_obj_idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
self.symmetry_obj_idx = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
self.num_pt_mesh_small = 500
self.num_pt_mesh_large = 2600
self.refine = refine
self.front_num = 2
print(len(self.list))
def __getitem__(self, index):
img = Image.open('{0}/{1}-color.png'.format(self.root, self.list[index]))
depth = np.array(Image.open('{0}/{1}-depth.png'.format(self.root, self.list[index])))
label = np.array(Image.open('{0}/{1}-label.png'.format(self.root, self.list[index])))
meta = scio.loadmat('{0}/{1}-meta.mat'.format(self.root, self.list[index]))
if self.list[index][:8] != 'data_syn' and int(self.list[index][5:9]) >= 60:
cam_cx = self.cam_cx_2
cam_cy = self.cam_cy_2
cam_fx = self.cam_fx_2
cam_fy = self.cam_fy_2
else:
cam_cx = self.cam_cx_1
cam_cy = self.cam_cy_1
cam_fx = self.cam_fx_1
cam_fy = self.cam_fy_1
mask_back = ma.getmaskarray(ma.masked_equal(label, 0))
add_front = False
#Cuong We dont have synthetic data
if len(self.syn) > 0:
if self.add_noise:
for k in range(5):
seed = random.choice(self.syn)
front = np.array(self.trancolor(Image.open('{0}/{1}-color.png'.format(self.root, seed)).convert("RGB")))
front = np.transpose(front, (2, 0, 1))
f_label = np.array(Image.open('{0}/{1}-label.png'.format(self.root, seed)))
front_label = np.unique(f_label).tolist()[1:]
if len(front_label) < self.front_num:
continue
front_label = random.sample(front_label, self.front_num)
for f_i in front_label:
mk = ma.getmaskarray(ma.masked_not_equal(f_label, f_i))
if f_i == front_label[0]:
mask_front = mk
else:
mask_front = mask_front * mk
t_label = label * mask_front
if len(t_label.nonzero()[0]) > 1000:
label = t_label
add_front = True
break
obj = meta['cls_indexes'].flatten().astype(np.int32)
while 1:
idx = np.random.randint(0, len(obj))
mask_depth = ma.getmaskarray(ma.masked_not_equal(depth, 0))
mask_label = ma.getmaskarray(ma.masked_equal(label, obj[idx]))
mask = mask_label * mask_depth
if len(mask.nonzero()[0]) > self.minimum_num_pt:
break
if self.add_noise:
img = self.trancolor(img)
rmin, rmax, cmin, cmax = get_bbox(mask_label)
img = np.transpose(np.array(img)[:, :, :3], (2, 0, 1))[:, rmin:rmax, cmin:cmax]
if self.list[index][:8] == 'data_syn':
seed = random.choice(self.real)
back = np.array(self.trancolor(Image.open('{0}/{1}-color.png'.format(self.root, seed)).convert("RGB")))
back = np.transpose(back, (2, 0, 1))[:, rmin:rmax, cmin:cmax]
img_masked = back * mask_back[rmin:rmax, cmin:cmax] + img
else:
img_masked = img
if self.add_noise and add_front:
img_masked = img_masked * mask_front[rmin:rmax, cmin:cmax] + front[:, rmin:rmax, cmin:cmax] * ~(mask_front[rmin:rmax, cmin:cmax])
if self.list[index][:8] == 'data_syn':
img_masked = img_masked + np.random.normal(loc=0.0, scale=7.0, size=img_masked.shape)
# p_img = np.transpose(img_masked, (1, 2, 0))
# scipy.misc.imsave('temp/{0}_input.png'.format(index), p_img)
# scipy.misc.imsave('temp/{0}_label.png'.format(index), mask[rmin:rmax, cmin:cmax].astype(np.int32))
target_r = meta['poses'][:, :, idx][:, 0:3]
target_t = np.array([meta['poses'][:, :, idx][:, 3:4].flatten()])
add_t = np.array([random.uniform(-self.noise_trans, self.noise_trans) for i in range(3)])
choose = mask[rmin:rmax, cmin:cmax].flatten().nonzero()[0]
if len(choose) > self.num_pt:
c_mask = np.zeros(len(choose), dtype=int)
c_mask[:self.num_pt] = 1
np.random.shuffle(c_mask)
choose = choose[c_mask.nonzero()]
else:
choose = np.pad(choose, (0, self.num_pt - len(choose)), 'wrap')
depth_masked = depth[rmin:rmax, cmin:cmax].flatten()[choose][:, np.newaxis].astype(np.float32)
xmap_masked = self.xmap[rmin:rmax, cmin:cmax].flatten()[choose][:, np.newaxis].astype(np.float32)
ymap_masked = self.ymap[rmin:rmax, cmin:cmax].flatten()[choose][:, np.newaxis].astype(np.float32)
choose = np.array([choose])
cam_scale = meta['factor_depth'][0][0]
pt2 = depth_masked / cam_scale
pt0 = (ymap_masked - cam_cx) * pt2 / cam_fx
pt1 = (xmap_masked - cam_cy) * pt2 / cam_fy
cloud = np.concatenate((pt0, pt1, pt2), axis=1)
if self.add_noise:
cloud = np.add(cloud, add_t)
# fw = open('temp/{0}_cld.xyz'.format(index), 'w')
# for it in cloud:
# fw.write('{0} {1} {2}\n'.format(it[0], it[1], it[2]))
# fw.close()
dellist = [j for j in range(0, len(self.cld[obj[idx]]))]
if self.refine:
dellist = random.sample(dellist, len(self.cld[obj[idx]]) - self.num_pt_mesh_large)
else:
dellist = random.sample(dellist, len(self.cld[obj[idx]]) - self.num_pt_mesh_small)
model_points = np.delete(self.cld[obj[idx]], dellist, axis=0)
# fw = open('temp/{0}_model_points.xyz'.format(index), 'w')
# for it in model_points:
# fw.write('{0} {1} {2}\n'.format(it[0], it[1], it[2]))
# fw.close()
target = np.dot(model_points, target_r.T)
if self.add_noise:
target = np.add(target, target_t + add_t)
else:
target = np.add(target, target_t)
# fw = open('temp/{0}_tar.xyz'.format(index), 'w')
# for it in target:
# fw.write('{0} {1} {2}\n'.format(it[0], it[1], it[2]))
# fw.close()
return torch.from_numpy(cloud.astype(np.float32)), \
torch.LongTensor(choose.astype(np.int32)), \
self.norm(torch.from_numpy(img_masked.astype(np.float32))), \
torch.from_numpy(target.astype(np.float32)), \
torch.from_numpy(model_points.astype(np.float32)), \
torch.LongTensor([int(obj[idx]) - 1])
def __len__(self):
return self.length
def get_sym_list(self):
return self.symmetry_obj_idx
def get_num_points_mesh(self):
if self.refine:
return self.num_pt_mesh_large
else:
return self.num_pt_mesh_small
border_list = [-1, 40, 80, 120, 160, 200, 240, 280, 320, 360, 400, 440, 480, 520, 560, 600, 640, 680]
img_width = 480
img_length = 640
def get_bbox(label):
rows = np.any(label, axis=1)
cols = np.any(label, axis=0)
rmin, rmax = np.where(rows)[0][[0, -1]]
cmin, cmax = np.where(cols)[0][[0, -1]]
rmax += 1
cmax += 1
r_b = rmax - rmin
for tt in range(len(border_list)):
if r_b > border_list[tt] and r_b < border_list[tt + 1]:
r_b = border_list[tt + 1]
break
c_b = cmax - cmin
for tt in range(len(border_list)):
if c_b > border_list[tt] and c_b < border_list[tt + 1]:
c_b = border_list[tt + 1]
break
center = [int((rmin + rmax) / 2), int((cmin + cmax) / 2)]
rmin = center[0] - int(r_b / 2)
rmax = center[0] + int(r_b / 2)
cmin = center[1] - int(c_b / 2)
cmax = center[1] + int(c_b / 2)
if rmin < 0:
delt = -rmin
rmin = 0
rmax += delt
if cmin < 0:
delt = -cmin
cmin = 0
cmax += delt
if rmax > img_width:
delt = rmax - img_width
rmax = img_width
rmin -= delt
if cmax > img_length:
delt = cmax - img_length
cmax = img_length
cmin -= delt
return rmin, rmax, cmin, cmax
================================================
FILE: DenseFusion/datasets/warehouse/dataset_config/classes.txt
================================================
pallet_free
half_pallet_free
pallet_occluded
half_pallet_occluded
jacky
frasvaf
onos
pauluns
risi_frutti
skansk
sotstark
tomatpure
small_jacky
================================================
FILE: DenseFusion/datasets/warehouse/dataset_config/split_data.py
================================================
import glob
f_test = open("test_data_list.txt", 'w')
f_train = open("train_data_list.txt", 'w')
test = ['0003', '0011', '0017', '0025', '0039']
val = ['0010','0018', '0026', '0027', '0028', '0029', '0030', '0031', '0032',]
for i in range(0, 40):
seq = 10000 + i
seq_str = str(seq)[1:]
data_dir = 'data/' + seq_str + '/'
label_path = '/media/aass/783de628-b7ff-4217-8c96-7f3764de70d9/Warehouse_Dataset/' + data_dir
label_addrs = glob.glob(label_path + '*-label.png')
if seq_str in val:
continue
if seq_str in test:
for j in range(0, len(label_addrs)):
img_index = 1000000 + j + 1
img_index_str = str(img_index)[1:]
img_dir = data_dir + img_index_str
f_test.write(img_dir)
f_test.write('\n')
else:
for j in range(0, len(label_addrs)):
img_index = 1000000 + j +1
img_index_str = str(img_index)[1:]
img_dir = data_dir + img_index_str
f_train.write(img_dir)
f_train.write('\n')
================================================
FILE: DenseFusion/datasets/warehouse/dataset_config/test_data_list.txt
================================================
data/0003/000001
data/0003/000002
data/0003/000003
data/0003/000004
data/0003/000005
data/0003/000006
data/0003/000007
data/0003/000008
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│ ├── tools/
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│ │ ├── iliad.py
│ │ └── train.py
│ ├── trained_checkpoints/
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│ │ └── note
│ └── trained_models/
│ └── warehouse/
│ └── note
├── Mask_RCNN/
│ ├── LICENSE
│ ├── MANIFEST.in
│ ├── README.md
│ ├── dataset_format
│ ├── docker/
│ │ ├── Dockerfile
│ │ ├── docker_build.sh
│ │ └── docker_run.sh
│ ├── mask_rcnn.egg-info/
│ │ ├── PKG-INFO
│ │ ├── SOURCES.txt
│ │ ├── dependency_links.txt
│ │ └── top_level.txt
│ ├── mrcnn/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── config.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── parallel_model.py
│ │ ├── utils.py
│ │ └── visualize.py
│ ├── requirements.txt
│ ├── samples/
│ │ └── warehouse/
│ │ ├── eval.py
│ │ ├── iliad.py
│ │ ├── note.txt
│ │ └── train.py
│ ├── setup.cfg
│ └── setup.py
├── README.md
└── obj_pose_est/
├── CMakeLists.txt
├── include/
│ └── obj_pose_est/
│ ├── kalman_filter.h
│ └── model_to_scene.h
├── launch/
│ ├── launch_iliad_cam.launch
│ └── launch_iliad_rpe.launch
├── mapping/
│ ├── Core/
│ │ └── src/
│ │ ├── CMakeLists.txt
│ │ ├── Cuda/
│ │ │ ├── containers/
│ │ │ │ ├── device_array.hpp
│ │ │ │ ├── device_array_impl.hpp
│ │ │ │ ├── device_memory.cpp
│ │ │ │ ├── device_memory.hpp
│ │ │ │ ├── device_memory_impl.hpp
│ │ │ │ └── kernel_containers.hpp
│ │ │ ├── convenience.cuh
│ │ │ ├── cudafuncs.cu
│ │ │ ├── cudafuncs.cuh
│ │ │ ├── operators.cuh
│ │ │ ├── reduce.cu
│ │ │ └── types.cuh
│ │ ├── CudaComputeTargetFlags.cmake
│ │ ├── Defines.h
│ │ ├── Deformation.cpp
│ │ ├── Deformation.h
│ │ ├── ElasticFusion.cpp
│ │ ├── ElasticFusion.h
│ │ ├── Ferns.cpp
│ │ ├── Ferns.h
│ │ ├── FindSuiteSparse.cmake
│ │ ├── GPUTexture.cpp
│ │ ├── GPUTexture.h
│ │ ├── GlobalModel.cpp
│ │ ├── GlobalModel.h
│ │ ├── IndexMap.cpp
│ │ ├── IndexMap.h
│ │ ├── PoseMatch.h
│ │ ├── Shaders/
│ │ │ ├── ComputePack.cpp
│ │ │ ├── ComputePack.h
│ │ │ ├── FeedbackBuffer.cpp
│ │ │ ├── FeedbackBuffer.h
│ │ │ ├── FillIn.cpp
│ │ │ ├── FillIn.h
│ │ │ ├── Resize.cpp
│ │ │ ├── Resize.h
│ │ │ ├── Shaders.h
│ │ │ ├── Uniform.h
│ │ │ ├── Vertex.cpp
│ │ │ ├── Vertex.h
│ │ │ ├── color.glsl
│ │ │ ├── combo_splat.frag
│ │ │ ├── copy_unstable.geom
│ │ │ ├── copy_unstable.vert
│ │ │ ├── data.frag
│ │ │ ├── data.geom
│ │ │ ├── data.vert
│ │ │ ├── depth_bilateral.frag
│ │ │ ├── depth_metric.frag
│ │ │ ├── depth_norm.frag
│ │ │ ├── depth_splat.frag
│ │ │ ├── draw_feedback.frag
│ │ │ ├── draw_feedback.vert
│ │ │ ├── draw_global_surface.frag
│ │ │ ├── draw_global_surface.geom
│ │ │ ├── draw_global_surface.vert
│ │ │ ├── draw_global_surface_phong.frag
│ │ │ ├── empty.vert
│ │ │ ├── fill_normal.frag
│ │ │ ├── fill_rgb.frag
│ │ │ ├── fill_vertex.frag
│ │ │ ├── fxaa.frag
│ │ │ ├── geometry.glsl
│ │ │ ├── index_map.frag
│ │ │ ├── index_map.vert
│ │ │ ├── init_unstable.vert
│ │ │ ├── quad.geom
│ │ │ ├── resize.frag
│ │ │ ├── sample.geom
│ │ │ ├── sample.vert
│ │ │ ├── splat.vert
│ │ │ ├── surfels.glsl
│ │ │ ├── update.vert
│ │ │ ├── vertex_feedback.geom
│ │ │ ├── vertex_feedback.vert
│ │ │ └── visualise_textures.frag
│ │ └── Utils/
│ │ ├── CholeskyDecomp.cpp
│ │ ├── CholeskyDecomp.h
│ │ ├── DeformationGraph.cpp
│ │ ├── DeformationGraph.h
│ │ ├── GPUConfig.h
│ │ ├── GraphNode.h
│ │ ├── Img.h
│ │ ├── Intrinsics.cpp
│ │ ├── Intrinsics.h
│ │ ├── Jacobian.h
│ │ ├── OdometryProvider.h
│ │ ├── OrderedJacobianRow.h
│ │ ├── Parse.cpp
│ │ ├── Parse.h
│ │ ├── RGBDOdometry.cpp
│ │ ├── RGBDOdometry.h
│ │ ├── Resolution.cpp
│ │ ├── Resolution.h
│ │ ├── Stopwatch.h
│ │ ├── WindowsExtras.cpp
│ │ └── WindowsExtras.h
│ ├── LICENSE.txt
│ ├── README.md
│ ├── app/
│ │ ├── note
│ │ └── src/
│ │ ├── CMakeLists.txt
│ │ ├── FindBLAS.cmake
│ │ ├── FindLAPACK.cmake
│ │ ├── FindOpenNI2.cmake
│ │ ├── FindRealSense.cmake
│ │ ├── FindSuiteSparse.cmake
│ │ ├── Findefusion.cmake
│ │ ├── Main.cpp
│ │ ├── MainController.cpp
│ │ ├── MainController.h
│ │ └── Tools/
│ │ ├── CameraInterface.h
│ │ ├── GUI.h
│ │ ├── GroundTruthOdometry.cpp
│ │ ├── GroundTruthOdometry.h
│ │ ├── JPEGLoader.h
│ │ ├── LiveLogReader.cpp
│ │ ├── LiveLogReader.h
│ │ ├── LogReader.h
│ │ ├── OpenNI2Interface.cpp
│ │ ├── OpenNI2Interface.h
│ │ ├── RawLogReader.cpp
│ │ ├── RawLogReader.h
│ │ ├── RealSenseInterface.cpp
│ │ ├── RealSenseInterface.h
│ │ └── ThreadMutexObject.h
│ └── build.sh
├── package.xml
├── scripts/
│ └── ObjectRPE_srv.py
├── src/
│ ├── iliad_rpe_cam_node.cpp
│ ├── iliad_rpe_node.cpp
│ ├── kalman_filter.cpp
│ └── model_to_scene.cpp
└── srv/
└── ObjectRPE.srv
SYMBOL INDEX (405 symbols across 81 files)
FILE: DenseFusion/datasets/warehouse/dataset.py
class PoseDataset (line 18) | class PoseDataset(data.Dataset):
method __init__ (line 19) | def __init__(self, mode, num_pt, add_noise, root, noise_trans, refine):
method __getitem__ (line 98) | def __getitem__(self, index):
method __len__ (line 238) | def __len__(self):
method get_sym_list (line 241) | def get_sym_list(self):
method get_num_points_mesh (line 244) | def get_num_points_mesh(self):
function get_bbox (line 255) | def get_bbox(label):
FILE: DenseFusion/lib/extractors.py
function load_weights_sequential (line 8) | def load_weights_sequential(target, source_state):
function conv3x3 (line 14) | def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1, dilation=1):
class BasicBlock (line 18) | class BasicBlock(nn.Module):
method __init__ (line 21) | def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, dilati...
method forward (line 29) | def forward(self, x):
class Bottleneck (line 46) | class Bottleneck(nn.Module):
method __init__ (line 48) | def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, dilati...
method forward (line 58) | def forward(self, x):
class ResNet (line 78) | class ResNet(nn.Module):
method __init__ (line 79) | def __init__(self, block, layers=(3, 4, 23, 3)):
method _make_layer (line 99) | def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1, dilation=1):
method forward (line 114) | def forward(self, x):
function resnet18 (line 127) | def resnet18(pretrained=False):
function resnet34 (line 131) | def resnet34(pretrained=False):
function resnet50 (line 135) | def resnet50(pretrained=False):
function resnet101 (line 139) | def resnet101(pretrained=False):
function resnet152 (line 143) | def resnet152(pretrained=False):
FILE: DenseFusion/lib/knn/__init__.py
class KNearestNeighbor (line 9) | class KNearestNeighbor(Function):
method __init__ (line 12) | def __init__(self, k):
method forward (line 15) | def forward(self, ref, query):
class TestKNearestNeighbor (line 26) | class TestKNearestNeighbor(unittest.TestCase):
method test_forward (line 28) | def test_forward(self):
FILE: DenseFusion/lib/knn/knn_pytorch.py
function __bootstrap__ (line 1) | def __bootstrap__():
FILE: DenseFusion/lib/knn/setup.py
function get_extensions (line 16) | def get_extensions():
FILE: DenseFusion/lib/knn/src/cpu/knn_cpu.cpp
function knn_cpu (line 4) | void knn_cpu(float* ref_dev, int ref_width, float* query_dev, int query_...
FILE: DenseFusion/lib/knn/src/knn.h
function knn (line 12) | int knn(at::Tensor& ref, at::Tensor& query, at::Tensor& idx)
FILE: DenseFusion/lib/knn/src/vision.cpp
function PYBIND11_MODULE (line 3) | PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
FILE: DenseFusion/lib/loss.py
function loss_calculation (line 12) | def loss_calculation(pred_r, pred_t, pred_c, target, model_points, idx, ...
class Loss (line 74) | class Loss(_Loss):
method __init__ (line 76) | def __init__(self, num_points_mesh, sym_list):
method forward (line 81) | def forward(self, pred_r, pred_t, pred_c, target, model_points, idx, p...
FILE: DenseFusion/lib/loss_refiner.py
function loss_calculation (line 12) | def loss_calculation(pred_r, pred_t, target, model_points, idx, points, ...
class Loss_refine (line 67) | class Loss_refine(_Loss):
method __init__ (line 69) | def __init__(self, num_points_mesh, sym_list):
method forward (line 75) | def forward(self, pred_r, pred_t, target, model_points, idx, points):
FILE: DenseFusion/lib/network.py
class ModifiedResnet (line 27) | class ModifiedResnet(nn.Module):
method __init__ (line 29) | def __init__(self, usegpu=True):
method forward (line 35) | def forward(self, x):
class PoseNetFeat (line 39) | class PoseNetFeat(nn.Module):
method __init__ (line 40) | def __init__(self, num_points):
method forward (line 53) | def forward(self, x, emb):
class PoseNet (line 70) | class PoseNet(nn.Module):
method __init__ (line 71) | def __init__(self, num_points, num_obj):
method forward (line 95) | def forward(self, img, x, choose, obj):
class PoseRefineNetFeat (line 136) | class PoseRefineNetFeat(nn.Module):
method __init__ (line 137) | def __init__(self, num_points):
method forward (line 151) | def forward(self, x, emb):
class PoseRefineNet (line 170) | class PoseRefineNet(nn.Module):
method __init__ (line 171) | def __init__(self, num_points, num_obj):
method forward (line 187) | def forward(self, x, emb, obj):
FILE: DenseFusion/lib/pspnet.py
class PSPModule (line 7) | class PSPModule(nn.Module):
method __init__ (line 8) | def __init__(self, features, out_features=1024, sizes=(1, 2, 3, 6)):
method _make_stage (line 15) | def _make_stage(self, features, size):
method forward (line 20) | def forward(self, feats):
class PSPUpsample (line 27) | class PSPUpsample(nn.Module):
method __init__ (line 28) | def __init__(self, in_channels, out_channels):
method forward (line 36) | def forward(self, x):
class PSPNet (line 40) | class PSPNet(nn.Module):
method __init__ (line 41) | def __init__(self, n_classes=21, sizes=(1, 2, 3, 6), psp_size=2048, de...
method forward (line 64) | def forward(self, x):
FILE: DenseFusion/lib/transformations.py
function identity_matrix (line 207) | def identity_matrix():
function translation_matrix (line 222) | def translation_matrix(direction):
function translation_from_matrix (line 235) | def translation_from_matrix(matrix):
function reflection_matrix (line 247) | def reflection_matrix(point, normal):
function reflection_from_matrix (line 273) | def reflection_from_matrix(matrix):
function rotation_matrix (line 302) | def rotation_matrix(angle, direction, point=None):
function rotation_from_matrix (line 346) | def rotation_from_matrix(matrix):
function scale_matrix (line 386) | def scale_matrix(factor, origin=None, direction=None):
function scale_from_matrix (line 420) | def scale_from_matrix(matrix):
function projection_matrix (line 461) | def projection_matrix(point, normal, direction=None,
function projection_from_matrix (line 523) | def projection_from_matrix(matrix, pseudo=False):
function clip_matrix (line 596) | def clip_matrix(left, right, bottom, top, near, far, perspective=False):
function shear_matrix (line 648) | def shear_matrix(angle, direction, point, normal):
function shear_from_matrix (line 679) | def shear_from_matrix(matrix):
function decompose_matrix (line 724) | def decompose_matrix(matrix):
function compose_matrix (line 809) | def compose_matrix(scale=None, shear=None, angles=None, translate=None,
function orthogonalization_matrix (line 862) | def orthogonalization_matrix(lengths, angles):
function affine_matrix_from_points (line 889) | def affine_matrix_from_points(v0, v1, shear=True, scale=True, usesvd=True):
function superimposition_matrix (line 998) | def superimposition_matrix(v0, v1, scale=False, usesvd=True):
function euler_matrix (line 1049) | def euler_matrix(ai, aj, ak, axes='sxyz'):
function euler_from_matrix (line 1112) | def euler_from_matrix(matrix, axes='sxyz'):
function euler_from_quaternion (line 1170) | def euler_from_quaternion(quaternion, axes='sxyz'):
function quaternion_from_euler (line 1181) | def quaternion_from_euler(ai, aj, ak, axes='sxyz'):
function quaternion_about_axis (line 1238) | def quaternion_about_axis(angle, axis):
function quaternion_matrix (line 1254) | def quaternion_matrix(quaternion):
function quaternion_from_matrix (line 1281) | def quaternion_from_matrix(matrix, isprecise=False):
function quaternion_multiply (line 1366) | def quaternion_multiply(quaternion1, quaternion0):
function quaternion_conjugate (line 1383) | def quaternion_conjugate(quaternion):
function quaternion_inverse (line 1397) | def quaternion_inverse(quaternion):
function quaternion_real (line 1411) | def quaternion_real(quaternion):
function quaternion_imag (line 1421) | def quaternion_imag(quaternion):
function quaternion_slerp (line 1431) | def quaternion_slerp(quat0, quat1, fraction, spin=0, shortestpath=True):
function random_quaternion (line 1472) | def random_quaternion(rand=None):
function random_rotation_matrix (line 1500) | def random_rotation_matrix(rand=None):
class Arcball (line 1515) | class Arcball(object):
method __init__ (line 1538) | def __init__(self, initial=None):
method place (line 1563) | def place(self, center, radius):
method setaxes (line 1576) | def setaxes(self, *axes):
method constrain (line 1584) | def constrain(self):
method constrain (line 1589) | def constrain(self, value):
method down (line 1593) | def down(self, point):
method drag (line 1603) | def drag(self, point):
method next (line 1616) | def next(self, acceleration=0.0):
method matrix (line 1621) | def matrix(self):
function arcball_map_to_sphere (line 1626) | def arcball_map_to_sphere(point, center, radius):
function arcball_constrain_to_axis (line 1639) | def arcball_constrain_to_axis(point, axis):
function arcball_nearest_axis (line 1655) | def arcball_nearest_axis(point, axes):
function vector_norm (line 1688) | def vector_norm(data, axis=None, out=None):
function unit_vector (line 1727) | def unit_vector(data, axis=None, out=None):
function random_vector (line 1771) | def random_vector(size):
function vector_product (line 1786) | def vector_product(v0, v1, axis=0):
function angle_between_vectors (line 1807) | def angle_between_vectors(v0, v1, directed=True, axis=0):
function inverse_matrix (line 1839) | def inverse_matrix(matrix):
function concatenate_matrices (line 1855) | def concatenate_matrices(*matrices):
function is_same_transform (line 1871) | def is_same_transform(matrix0, matrix1):
function is_same_quaternion (line 1887) | def is_same_quaternion(q0, q1):
function _import_module (line 1894) | def _import_module(name, package=None, warn=True, prefix='_py_', ignore=...
FILE: DenseFusion/lib/utils.py
function setup_logger (line 3) | def setup_logger(logger_name, log_file, level=logging.INFO):
FILE: DenseFusion/tools/iliad.py
function get_bbox (line 56) | def get_bbox(label):
FILE: DenseFusion/tools/train.py
function main (line 51) | def main():
FILE: Mask_RCNN/mrcnn/config.py
class Config (line 17) | class Config(object):
method __init__ (line 213) | def __init__(self):
method display (line 230) | def display(self):
FILE: Mask_RCNN/mrcnn/model.py
function log (line 38) | def log(text, array=None):
class BatchNorm (line 52) | class BatchNorm(KL.BatchNormalization):
method call (line 60) | def call(self, inputs, training=None):
function compute_backbone_shapes (line 70) | def compute_backbone_shapes(config, image_shape):
function identity_block (line 94) | def identity_block(input_tensor, kernel_size, filters, stage, block,
function conv_block (line 129) | def conv_block(input_tensor, kernel_size, filters, stage, block,
function resnet_graph (line 170) | def resnet_graph(input_image, architecture, stage5=False, train_bn=True):
function apply_box_deltas_graph (line 212) | def apply_box_deltas_graph(boxes, deltas):
function clip_boxes_graph (line 236) | def clip_boxes_graph(boxes, window):
class ProposalLayer (line 254) | class ProposalLayer(KE.Layer):
method __init__ (line 269) | def __init__(self, proposal_count, nms_threshold, config=None, **kwargs):
method call (line 275) | def call(self, inputs):
method compute_output_shape (line 330) | def compute_output_shape(self, input_shape):
function log2_graph (line 338) | def log2_graph(x):
class PyramidROIAlign (line 343) | class PyramidROIAlign(KE.Layer):
method __init__ (line 363) | def __init__(self, pool_shape, **kwargs):
method call (line 367) | def call(self, inputs):
method compute_output_shape (line 448) | def compute_output_shape(self, input_shape):
function overlaps_graph (line 456) | def overlaps_graph(boxes1, boxes2):
function detection_targets_graph (line 485) | def detection_targets_graph(proposals, gt_class_ids, gt_boxes, gt_masks,...
class DetectionTargetLayer (line 622) | class DetectionTargetLayer(KE.Layer):
method __init__ (line 647) | def __init__(self, config, **kwargs):
method call (line 651) | def call(self, inputs):
method compute_output_shape (line 667) | def compute_output_shape(self, input_shape):
method compute_mask (line 676) | def compute_mask(self, inputs, mask=None):
function refine_detections_graph (line 684) | def refine_detections_graph(rois, probs, deltas, window, config):
class DetectionLayer (line 782) | class DetectionLayer(KE.Layer):
method __init__ (line 791) | def __init__(self, config=None, **kwargs):
method call (line 795) | def call(self, inputs):
method compute_output_shape (line 822) | def compute_output_shape(self, input_shape):
function rpn_graph (line 830) | def rpn_graph(feature_map, anchors_per_location, anchor_stride):
function build_rpn_model (line 874) | def build_rpn_model(anchor_stride, anchors_per_location, depth):
function fpn_classifier_graph (line 900) | def fpn_classifier_graph(rois, feature_maps, image_meta,
function build_fpn_mask_graph (line 956) | def build_fpn_mask_graph(rois, feature_maps, image_meta,
function smooth_l1_loss (line 1012) | def smooth_l1_loss(y_true, y_pred):
function rpn_class_loss_graph (line 1022) | def rpn_class_loss_graph(rpn_match, rpn_class_logits):
function rpn_bbox_loss_graph (line 1047) | def rpn_bbox_loss_graph(config, target_bbox, rpn_match, rpn_bbox):
function mrcnn_class_loss_graph (line 1076) | def mrcnn_class_loss_graph(target_class_ids, pred_class_logits,
function mrcnn_bbox_loss_graph (line 1112) | def mrcnn_bbox_loss_graph(target_bbox, target_class_ids, pred_bbox):
function mrcnn_mask_loss_graph (line 1143) | def mrcnn_mask_loss_graph(target_masks, target_class_ids, pred_masks):
function load_image_gt (line 1186) | def load_image_gt(dataset, config, image_id, augment=False, augmentation...
function build_detection_targets (line 1289) | def build_detection_targets(rpn_rois, gt_class_ids, gt_boxes, gt_masks, ...
function build_rpn_targets (line 1445) | def build_rpn_targets(image_shape, anchors, gt_class_ids, gt_boxes, conf...
function generate_random_rois (line 1556) | def generate_random_rois(image_shape, count, gt_class_ids, gt_boxes):
function data_generator (line 1630) | def data_generator(dataset, config, shuffle=True, augment=False, augment...
class MaskRCNN (line 1819) | class MaskRCNN():
method __init__ (line 1825) | def __init__(self, mode, config, model_dir):
method build (line 1838) | def build(self, mode, config):
method find_last (line 2065) | def find_last(self):
method load_weights (line 2094) | def load_weights(self, filepath, by_name=False, exclude=None):
method get_imagenet_weights (line 2138) | def get_imagenet_weights(self):
method compile (line 2152) | def compile(self, learning_rate, momentum):
method set_trainable (line 2200) | def set_trainable(self, layer_regex, keras_model=None, indent=0, verbo...
method set_log_dir (line 2237) | def set_log_dir(self, model_path=None):
method train (line 2275) | def train(self, train_dataset, val_dataset, learning_rate, epochs, lay...
method mold_inputs (line 2377) | def mold_inputs(self, images):
method unmold_detections (line 2416) | def unmold_detections(self, detections, mrcnn_mask, original_image_shape,
method detect (line 2481) | def detect(self, images, verbose=0):
method detect_molded (line 2540) | def detect_molded(self, molded_images, image_metas, verbose=0):
method get_anchors (line 2598) | def get_anchors(self, image_shape):
method ancestor (line 2620) | def ancestor(self, tensor, name, checked=None):
method find_trainable_layer (line 2648) | def find_trainable_layer(self, layer):
method get_trainable_layers (line 2657) | def get_trainable_layers(self):
method run_graph (line 2669) | def run_graph(self, images, outputs, image_metas=None):
function compose_image_meta (line 2725) | def compose_image_meta(image_id, original_image_shape, image_shape,
function parse_image_meta (line 2750) | def parse_image_meta(meta):
function parse_image_meta_graph (line 2774) | def parse_image_meta_graph(meta):
function mold_image (line 2798) | def mold_image(images, config):
function unmold_image (line 2806) | def unmold_image(normalized_images, config):
function trim_zeros_graph (line 2815) | def trim_zeros_graph(boxes, name=None):
function batch_pack_graph (line 2827) | def batch_pack_graph(x, counts, num_rows):
function norm_boxes_graph (line 2837) | def norm_boxes_graph(boxes, shape):
function denorm_boxes_graph (line 2854) | def denorm_boxes_graph(boxes, shape):
FILE: Mask_RCNN/mrcnn/parallel_model.py
class ParallelModel (line 22) | class ParallelModel(KM.Model):
method __init__ (line 30) | def __init__(self, keras_model, gpu_count):
method __getattribute__ (line 41) | def __getattribute__(self, attrname):
method summary (line 48) | def summary(self, *args, **kwargs):
method make_parallel (line 54) | def make_parallel(self):
function build_model (line 128) | def build_model(x_train, num_classes):
FILE: Mask_RCNN/mrcnn/utils.py
function extract_bboxes (line 33) | def extract_bboxes(mask):
function compute_iou (line 59) | def compute_iou(box, boxes, box_area, boxes_area):
function compute_overlaps (line 80) | def compute_overlaps(boxes1, boxes2):
function compute_overlaps_masks (line 99) | def compute_overlaps_masks(masks1, masks2):
function non_max_suppression (line 121) | def non_max_suppression(boxes, scores, threshold):
function apply_box_deltas (line 158) | def apply_box_deltas(boxes, deltas):
function box_refinement_graph (line 182) | def box_refinement_graph(box, gt_box):
function box_refinement (line 208) | def box_refinement(box, gt_box):
class Dataset (line 238) | class Dataset(object):
method __init__ (line 254) | def __init__(self, class_map=None):
method add_class (line 261) | def add_class(self, source, class_id, class_name):
method add_image (line 275) | def add_image(self, source, image_id, path, **kwargs):
method image_reference (line 284) | def image_reference(self, image_id):
method prepare (line 293) | def prepare(self, class_map=None):
method map_source_class_id (line 331) | def map_source_class_id(self, source_class_id):
method get_source_class_id (line 339) | def get_source_class_id(self, class_id, source):
method image_ids (line 346) | def image_ids(self):
method source_image_link (line 349) | def source_image_link(self, image_id):
method load_image (line 356) | def load_image(self, image_id):
method load_mask (line 369) | def load_mask(self, image_id):
function resize_image (line 388) | def resize_image(image, min_dim=None, max_dim=None, min_scale=None, mode...
function resize_mask (line 495) | def resize_mask(mask, scale, padding, crop=None):
function minimize_mask (line 517) | def minimize_mask(bbox, mask, mini_shape):
function expand_mask (line 537) | def expand_mask(bbox, mini_mask, image_shape):
function mold_mask (line 556) | def mold_mask(mask, config):
function unmold_mask (line 560) | def unmold_mask(mask, bbox, image_shape):
function generate_anchors (line 583) | def generate_anchors(scales, ratios, shape, feature_stride, anchor_stride):
function generate_pyramid_anchors (line 622) | def generate_pyramid_anchors(scales, ratios, feature_shapes, feature_str...
function trim_zeros (line 646) | def trim_zeros(x):
function compute_matches (line 656) | def compute_matches(gt_boxes, gt_class_ids, gt_masks,
function compute_ap (line 715) | def compute_ap(gt_boxes, gt_class_ids, gt_masks,
function compute_ap_range (line 754) | def compute_ap_range(gt_box, gt_class_id, gt_mask,
function compute_recall (line 778) | def compute_recall(pred_boxes, gt_boxes, iou):
function batch_slice (line 803) | def batch_slice(inputs, graph_fn, batch_size, names=None):
function download_trained_weights (line 840) | def download_trained_weights(coco_model_path, verbose=1):
function norm_boxes (line 853) | def norm_boxes(boxes, shape):
function denorm_boxes (line 870) | def denorm_boxes(boxes, shape):
function resize (line 887) | def resize(image, output_shape, order=1, mode='constant', cval=0, clip=T...
FILE: Mask_RCNN/mrcnn/visualize.py
function display_images (line 35) | def display_images(images, titles=None, cols=4, cmap=None, norm=None,
function random_colors (line 59) | def random_colors(N, bright=True):
function apply_mask (line 72) | def apply_mask(image, mask, color, alpha=0.5):
function display_instances (line 83) | def display_instances(image, boxes, masks, class_ids, class_names,
function display_differences (line 171) | def display_differences(image,
function draw_rois (line 209) | def draw_rois(image, rois, refined_rois, mask, class_ids, class_names, l...
function draw_box (line 271) | def draw_box(image, box, color):
function display_top_masks (line 283) | def display_top_masks(image, mask, class_ids, class_names, limit=4):
function plot_precision_recall (line 306) | def plot_precision_recall(AP, precisions, recalls):
function plot_overlaps (line 321) | def plot_overlaps(gt_class_ids, pred_class_ids, pred_scores,
function draw_boxes (line 360) | def draw_boxes(image, boxes=None, refined_boxes=None,
function display_table (line 463) | def display_table(table):
function display_weight_stats (line 477) | def display_weight_stats(model):
FILE: Mask_RCNN/samples/warehouse/eval.py
class WarehouseConfig (line 34) | class WarehouseConfig(Config):
function color_map (line 54) | def color_map():
function get_masks (line 79) | def get_masks(image, mask, class_ids):
function detect_and_get_masks (line 103) | def detect_and_get_masks(model):
class InferenceConfig (line 142) | class InferenceConfig(WarehouseConfig):
FILE: Mask_RCNN/samples/warehouse/iliad.py
class WarehouseConfig (line 28) | class WarehouseConfig(Config):
function seq_get_masks (line 48) | def seq_get_masks(image, cur_detection):
function detect_and_get_masks (line 74) | def detect_and_get_masks(model, data_path, num_frames, num_keyframes):
class InferenceConfig (line 151) | class InferenceConfig(WarehouseConfig):
FILE: Mask_RCNN/samples/warehouse/train.py
class WarehouseConfig (line 45) | class WarehouseConfig(Config):
class WarehouseDataset (line 70) | class WarehouseDataset(utils.Dataset):
method load_Warehouse (line 72) | def load_Warehouse(self, dataset_dir, subset):
method load_mask (line 127) | def load_mask(self, image_id):
method image_reference (line 155) | def image_reference(self, image_id):
function train (line 163) | def train(model):
FILE: Mask_RCNN/setup.py
function _parse_requirements (line 16) | def _parse_requirements(file_path):
FILE: obj_pose_est/include/obj_pose_est/kalman_filter.h
type Eigen (line 17) | typedef Eigen::Matrix<float, 6, 1> Vector6f;
type Eigen (line 18) | typedef Eigen::Matrix<float, 6, 6> Matrix6f;
function class (line 23) | class kalman_filter
FILE: obj_pose_est/include/obj_pose_est/model_to_scene.h
type boundingBBox (line 40) | struct boundingBBox
type ObjectModel (line 50) | struct ObjectModel
type ObjectInstance (line 58) | struct ObjectInstance
function class (line 65) | class model_to_scene
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_array.hpp
class DeviceArray (line 51) | class DeviceArray : public DeviceMemory
class DeviceArray2D (line 148) | class DeviceArray2D : public DeviceMemory2D
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_array_impl.hpp
function T (line 68) | inline T* DeviceArray<T>::ptr() { return DeviceMemory::ptr<T...
function T (line 69) | inline const T* DeviceArray<T>::ptr() const { return DeviceMemory::ptr<T...
function T (line 103) | inline T* DeviceArray2D<T>::ptr(int y) { return DeviceMemory...
function T (line 104) | inline const T* DeviceArray2D<T>::ptr(int y) const { return DeviceMemory...
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_memory.cpp
function _Tp (line 69) | static inline _Tp CV_XADD(_Tp* addr, _Tp delta)
function DeviceMemory (line 88) | DeviceMemory& DeviceMemory::operator = (const DeviceMemory& other_arg)
function DeviceMemory2D (line 193) | DeviceMemory2D& DeviceMemory2D::operator = (const DeviceMemory2D& other_...
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_memory.hpp
class DeviceMemory (line 50) | class DeviceMemory
class DeviceMemory2D (line 138) | class DeviceMemory2D
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_memory_impl.hpp
function T (line 42) | inline T* DeviceMemory::ptr() { return ( T*)data_; }
function T (line 43) | inline const T* DeviceMemory::ptr() const { return (const T*)data_; }
function T (line 55) | T* DeviceMemory2D::ptr(int y_arg) { return ( T*)(( char*...
function T (line 56) | const T* DeviceMemory2D::ptr(int y_arg) const { return (const T*)((const...
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/kernel_containers.hpp
type DevPtr (line 49) | struct DevPtr
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 56) | GPU_HOST_DEVICE__ DevPtr() : data(0) {}
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 57) | GPU_HOST_DEVICE__ DevPtr(T* data_arg) : data(data_arg) {}
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 59) | GPU_HOST_DEVICE__ size_t elemSize() const { return elem_size; }
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 60) | GPU_HOST_DEVICE__ operator T*() { return data; }
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 61) | GPU_HOST_DEVICE__ operator const T*() const { return data; }
type PtrSz (line 64) | struct PtrSz : public DevPtr<T>
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 66) | GPU_HOST_DEVICE__ PtrSz() : size(0) {}
type PtrStep (line 72) | struct PtrStep : public DevPtr<T>
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 74) | GPU_HOST_DEVICE__ PtrStep() : step(0) {}
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 80) | GPU_HOST_DEVICE__ T* ptr(int y = 0) { return ( T*)( (...
method GPU_HOST_DEVICE__ (line 81) | GPU_HOST_DEVICE__ const T* ptr(int y = 0) const { return (const T*)( (...
type PtrStepSz (line 84) | struct PtrStepSz : public PtrStep<T>
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Deformation.h
function class (line 34) | class Deformation
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/ElasticFusion.cpp
function IndexMap (line 1265) | IndexMap & ElasticFusion::getIndexMap()
function GlobalModel (line 1270) | GlobalModel & ElasticFusion::getGlobalModel()
function Ferns (line 1275) | Ferns & ElasticFusion::getFerns()
function Deformation (line 1280) | Deformation & ElasticFusion::getLocalDeformation()
function RGBDOdometry (line 1295) | const RGBDOdometry & ElasticFusion::getModelToModel()
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/ElasticFusion.h
function class (line 40) | class ElasticFusion
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Ferns.h
function class (line 33) | class Ferns
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/GPUTexture.h
function class (line 34) | class GPUTexture
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/GlobalModel.h
function class (line 35) | class GlobalModel
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/IndexMap.h
function class (line 33) | class IndexMap
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/PoseMatch.h
function class (line 25) | class PoseMatch
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/ComputePack.h
function class (line 27) | class ComputePack
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/FeedbackBuffer.h
function class (line 32) | class FeedbackBuffer
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/FillIn.h
function class (line 28) | class FillIn
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Resize.h
function class (line 30) | class Resize
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Shaders.h
function class (line 27) | class Shader : public pangolin::GlSlProgram
function std (line 69) | static inline std::shared_ptr<Shader> loadProgramGeomFromFile(const std:...
function std (line 80) | static inline std::shared_ptr<Shader> loadProgramFromFile(const std::str...
function std (line 90) | static inline std::shared_ptr<Shader> loadProgramFromFile(const std::str...
function std (line 101) | static inline std::shared_ptr<Shader> loadProgramFromFile(const std::str...
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Uniform.h
function class (line 25) | class Uniform
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Vertex.h
function class (line 26) | class Vertex
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/CholeskyDecomp.h
function class (line 27) | class CholeskyDecomp
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/DeformationGraph.h
function class (line 34) | class DeformationGraph
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/GPUConfig.h
function class (line 30) | class GPUConfig
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/GraphNode.h
function class (line 24) | class GraphNode
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Intrinsics.cpp
function Intrinsics (line 9) | const Intrinsics & Intrinsics::getInstance(float fx,float fy,float cx,fl...
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Intrinsics.h
function class (line 26) | class Intrinsics
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Jacobian.h
function class (line 26) | class Jacobian
function reset (line 65) | void reset()
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/OdometryProvider.h
function class (line 26) | class OdometryProvider
function computeUpdateSE3 (line 73) | static inline void computeUpdateSE3(Eigen::Matrix<double, 4, 4, Eigen::R...
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/OrderedJacobianRow.h
function class (line 25) | class OrderedJacobianRow
function append (line 43) | void append(const int index, const double value)
function addTo (line 54) | void addTo(const int index, const double value, const double weight)
function nonZeros (line 60) | int nonZeros()
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Parse.cpp
function Parse (line 26) | const Parse & Parse::get()
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Parse.h
function class (line 40) | class Parse
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/RGBDOdometry.h
function class (line 31) | class RGBDOdometry
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Resolution.cpp
function Resolution (line 9) | const Resolution & Resolution::getInstance(int width,int height)
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Resolution.h
function class (line 26) | class Resolution
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Stopwatch.h
type stopwatchPacketType (line 53) | typedef char stopwatchPacketType;
type stopwatchPacketType (line 55) | typedef unsigned char stopwatchPacketType;
function class (line 92) | class Stopwatch
function printAll (line 119) | void printAll()
function pulse (line 129) | void pulse(std::string name)
function sendAll (line 134) | void sendAll()
function getCurrentSystemTime (line 150) | static unsigned long long int getCurrentSystemTime()
function tick (line 158) | void tick(std::string name, unsigned long long int start)
function tock (line 163) | void tock(std::string name, unsigned long long int end)
function virtual (line 189) | virtual ~Stopwatch()
type sockaddr_in (line 228) | struct sockaddr_in
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/WindowsExtras.cpp
function gettimeofday (line 17) | int gettimeofday(struct timeval * tp,struct timezone * tzp)
FILE: obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/WindowsExtras.h
type timeval (line 13) | struct timeval
type timezone (line 13) | struct timezone
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Main.cpp
function main (line 21) | int main(int argc, char * argv[])
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/MainController.h
function class (line 39) | class MainController
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/CameraInterface.h
function class (line 10) | class CameraInterface
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/GUI.h
function class (line 32) | class GUI
function virtual (line 171) | virtual ~GUI()
function preCall (line 223) | void preCall()
function drawFrustum (line 234) | inline void drawFrustum(const Eigen::Matrix4f & pose)
function displayImg (line 254) | void displayImg(const std::string & id, GPUTexture * img)
function postCall (line 267) | void postCall()
function drawFXAA (line 281) | void drawFXAA(pangolin::OpenGlMatrix mvp,
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/GroundTruthOdometry.h
function class (line 36) | class GroundTruthOdometry
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/JPEGLoader.h
function jpegFail (line 30) | static void jpegFail(j_common_ptr cinfo)
function doNothing (line 35) | static void doNothing(j_decompress_ptr)
function class (line 40) | class JPEGLoader
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/LiveLogReader.h
function class (line 36) | class LiveLogReader : public LogReader
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/LogReader.h
function class (line 38) | class LogReader
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/OpenNI2Interface.h
function class (line 32) | class OpenNI2Interface : public CameraInterface
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/RawLogReader.h
function class (line 35) | class RawLogReader : public LogReader
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/RealSenseInterface.h
function class (line 15) | class RealSenseInterface : public CameraInterface
FILE: obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/ThreadMutexObject.h
function assign (line 39) | void assign(T newValue)
function assignAndNotifyAll (line 58) | void assignAndNotifyAll(T newValue)
function notifyAll (line 69) | void notifyAll()
function T (line 78) | T getValue()
function T (line 89) | T waitForSignal()
FILE: obj_pose_est/scripts/ObjectRPE_srv.py
function handle_ObjectRPE (line 7) | def handle_ObjectRPE(req):
function ObjectRPE_server (line 51) | def ObjectRPE_server():
FILE: obj_pose_est/src/iliad_rpe_cam_node.cpp
class rpeCamNode (line 20) | class rpeCamNode
function main (line 613) | int main(int argc, char** argv)
FILE: obj_pose_est/src/iliad_rpe_node.cpp
function depthToClould (line 55) | bool depthToClould()
function colorMap (line 91) | void colorMap(int i, pcl::PointXYZRGB &point)
function overlapPortion (line 158) | double overlapPortion(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> &source,
function processModels (line 188) | void processModels()
function getCalibrationParas (line 270) | void getCalibrationParas(std::string dataset)
function extract_transform_from_quaternion (line 284) | void extract_transform_from_quaternion(std::string line, Eigen::Matrix4f...
function extract_cam_pose (line 301) | void extract_cam_pose(std::string line)
function main (line 319) | int main(int argc, char** argv)
FILE: obj_pose_est/src/kalman_filter.cpp
function Vector6f (line 13) | inline Vector6f kalman_filter::subPose(const Vector6f &origin, const Vec...
function Vector6f (line 37) | inline Vector6f kalman_filter::addPose(const Vector6f &origin, const Vec...
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[
{
"path": ".gitignore",
"chars": 431,
"preview": "# Data files and directories common\ndata/\nbuild/\ndist/\n*log.txt\n*.pth\n*.h5\n\n\n# Byte-compiled / optimized / DLL files\n__p"
},
{
"path": "DenseFusion/LICENSE",
"chars": 1067,
"preview": "MIT License\n\nCopyright (c) 2019 Jeremy Wang\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a cop"
},
{
"path": "DenseFusion/README.md",
"chars": 602,
"preview": "# DenseFusion\nBased on the work of [Chen Wang](https://github.com/j96w/DenseFusion) <br />\nModified by Dinh-Cuong Hoang\n"
},
{
"path": "DenseFusion/datasets/warehouse/dataset.py",
"chars": 11290,
"preview": "import torch.utils.data as data\nfrom PIL import Image\nimport os\nimport os.path\nimport torch\nimport numpy as np\nimport to"
},
{
"path": "DenseFusion/datasets/warehouse/dataset_config/classes.txt",
"chars": 143,
"preview": "pallet_free\nhalf_pallet_free\npallet_occluded\nhalf_pallet_occluded\njacky\nfrasvaf\nonos\npauluns\nrisi_frutti\nskansk\nsotstark"
},
{
"path": "DenseFusion/datasets/warehouse/dataset_config/split_data.py",
"chars": 1054,
"preview": "import glob\n\nf_test = open(\"test_data_list.txt\", 'w')\nf_train = open(\"train_data_list.txt\", 'w')\n\ntest = ['0003', '0011'"
},
{
"path": "DenseFusion/datasets/warehouse/dataset_config/test_data_list.txt",
"chars": 98787,
"preview": "data/0003/000001\ndata/0003/000002\ndata/0003/000003\ndata/0003/000004\ndata/0003/000005\ndata/0003/000006\ndata/0003/000007\nd"
},
{
"path": "DenseFusion/datasets/warehouse/dataset_config/train_data_list.txt",
"chars": 412199,
"preview": "data/0000/000001\ndata/0000/000002\ndata/0000/000003\ndata/0000/000004\ndata/0000/000005\ndata/0000/000006\ndata/0000/000007\nd"
},
{
"path": "DenseFusion/docker/Dockerfile",
"chars": 1941,
"preview": "FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04\nMAINTAINER Dinh-Cuong Hoang\n\n# Supress warnings about missing front-end. "
},
{
"path": "DenseFusion/docker/docker_build.sh",
"chars": 157,
"preview": "#!/bin/bash\n#\n# This script runs docker build to create the maskrcnn-gpu docker image.\n#\n\nset -exu\nsudo nvidia-docker bu"
},
{
"path": "DenseFusion/docker/docker_run.sh",
"chars": 885,
"preview": "#!/bin/bash\n#\n# Usage: ./docker_run.sh [/path/to/data]\n#\n# This script calls `nvidia-docker run` to start the labelfusi"
},
{
"path": "DenseFusion/download.sh",
"chars": 2105,
"preview": "# Download the datasets and checkpoints\n\nif [ ! -d datasets/ycb/YCB_Video_Dataset ];then\necho 'Downloading the YCB-Video"
},
{
"path": "DenseFusion/experiments/logs/warehouse/note",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "DenseFusion/experiments/scripts/iliad.sh",
"chars": 418,
"preview": "#!/bin/bash\n\nset -x\nset -e\n\nexport PYTHONUNBUFFERED=\"True\"\nexport CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\n\npython3 ./tools/iliad.py --dat"
},
{
"path": "DenseFusion/experiments/scripts/train_warehouse.sh",
"chars": 172,
"preview": "#!/bin/bash\n\nset -x\nset -e\n\nexport PYTHONUNBUFFERED=\"True\"\nexport CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\n\npython3 ./tools/train.py --dat"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/extractors.py",
"chars": 4592,
"preview": "from collections import OrderedDict\nimport math\nimport random\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.functio"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/__init__.py",
"chars": 1121,
"preview": "import unittest\nimport gc\nimport operator as op\nimport functools\nimport torch\nfrom torch.autograd import Variable, Funct"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/knn_pytorch.egg-info/PKG-INFO",
"chars": 273,
"preview": "Metadata-Version: 1.0\nName: knn-pytorch\nVersion: 0.1\nSummary: KNN implement in Pytorch 1.0 including both cpu version an"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/knn_pytorch.egg-info/SOURCES.txt",
"chars": 262,
"preview": "setup.py\n/densefusion/lib/knn/src/vision.cpp\n/densefusion/lib/knn/src/cpu/knn_cpu.cpp\n/densefusion/lib/knn/src/cuda/knn."
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/knn_pytorch.egg-info/dependency_links.txt",
"chars": 1,
"preview": "\n"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/knn_pytorch.egg-info/top_level.txt",
"chars": 12,
"preview": "knn_pytorch\n"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/knn_pytorch.py",
"chars": 316,
"preview": "def __bootstrap__():\n global __bootstrap__, __loader__, __file__\n import sys, pkg_resources, imp\n __file__ = pk"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/setup.py",
"chars": 1871,
"preview": "#!/usr/bin/env python\n\nimport glob\nimport os\n\nimport torch\nfrom setuptools import find_packages\nfrom setuptools import s"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/src/cpu/knn_cpu.cpp",
"chars": 1810,
"preview": "#include \"cpu/vision.h\"\n\n\nvoid knn_cpu(float* ref_dev, int ref_width, float* query_dev, int query_width,\n int height,"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/src/cpu/vision.h",
"chars": 196,
"preview": "#pragma once\n#include <torch/extension.h>\n\nvoid knn_cpu(float* ref_dev, int ref_width,\n float* query_dev, int query_w"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/src/cuda/knn.cu",
"chars": 8739,
"preview": "/** Modifed version of knn-CUDA from https://github.com/vincentfpgarcia/kNN-CUDA\n * The modifications are\n * remove"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/src/cuda/vision.h",
"chars": 226,
"preview": "#pragma once\n#include <torch/extension.h>\n#include <THC/THC.h>\n\nvoid knn_device(float* ref_dev, int ref_width,\n float"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/src/knn.h",
"chars": 1606,
"preview": "#pragma once\n#include \"cpu/vision.h\"\n\n#ifdef WITH_CUDA\n#include \"cuda/vision.h\"\n#include <THC/THC.h>\nextern THCState *st"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/knn/src/vision.cpp",
"chars": 108,
"preview": "#include \"knn.h\"\n\nPYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {\n m.def(\"knn\", &knn, \"k-nearest neighbors\");\n}\n"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/loss.py",
"chars": 4059,
"preview": "from torch.nn.modules.loss import _Loss\nfrom torch.autograd import Variable\nimport torch\nimport time\nimport numpy as np\n"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/loss_refiner.py",
"chars": 3689,
"preview": "from torch.nn.modules.loss import _Loss\nfrom torch.autograd import Variable\nimport torch\nimport time\nimport numpy as np\n"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/network.py",
"chars": 6853,
"preview": "import argparse\nimport os\nimport random\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.parallel\nimport torch.backend"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/pspnet.py",
"chars": 2491,
"preview": "import torch\nfrom torch import nn\nfrom torch.nn import functional as F\nimport lib.extractors as extractors\n\n\nclass PSPMo"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/transformations.py",
"chars": 66536,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\n# transformations.py\n\n# Copyright (c) 2006-2018, Christoph Gohlke\n# Copyright (c) 2006-2018, The"
},
{
"path": "DenseFusion/lib/utils.py",
"chars": 461,
"preview": "import logging\n\ndef setup_logger(logger_name, log_file, level=logging.INFO):\n l = logging.getLogger(logger_name)\n "
},
{
"path": "DenseFusion/note.txt",
"chars": 364,
"preview": "git checkout branch Pytorch-1.0 \n\n# Error: AttributeError: module 'lib.knn.knn_pytorch' has no attribute 'knn'\nSolution:"
},
{
"path": "DenseFusion/tools/_init_paths.py",
"chars": 52,
"preview": "import os\nimport sys\nsys.path.insert(0, os.getcwd())"
},
{
"path": "DenseFusion/tools/iliad.py",
"chars": 10506,
"preview": "import _init_paths\nimport argparse\nimport os\nimport copy\nimport random\nimport numpy as np\nfrom PIL import Image\nimport s"
},
{
"path": "DenseFusion/tools/train.py",
"chars": 13728,
"preview": "# --------------------------------------------------------\n# DenseFusion 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fu"
},
{
"path": "DenseFusion/trained_checkpoints/warehouse/note",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "DenseFusion/trained_models/warehouse/note",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "Mask_RCNN/LICENSE",
"chars": 1095,
"preview": "Mask R-CNN\n\nThe MIT License (MIT)\n\nCopyright (c) 2017 Matterport, Inc.\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to"
},
{
"path": "Mask_RCNN/MANIFEST.in",
"chars": 58,
"preview": "include README.md\ninclude LICENSE\ninclude requirements.txt"
},
{
"path": "Mask_RCNN/README.md",
"chars": 1078,
"preview": "# Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation\n\nThis is an implementation of instance segmentation used in [Object-R"
},
{
"path": "Mask_RCNN/dataset_format",
"chars": 8058,
"preview": "{\n \"34020010494_e5cb88e1c4_k.jpg1115004\":\n {\n \"fileref\":\"\",\n \"size\":1115004,\n \"filename\":\"340"
},
{
"path": "Mask_RCNN/docker/Dockerfile",
"chars": 1962,
"preview": "FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04\nMAINTAINER Dinh-Cuong Hoang\n\n# Supress warnings about missing front-end. A"
},
{
"path": "Mask_RCNN/docker/docker_build.sh",
"chars": 145,
"preview": "#!/bin/bash\n#\n# This script runs docker build to create the maskrcnn-gpu docker image.\n#\n\nset -exu\nsudo nvidia-docker bu"
},
{
"path": "Mask_RCNN/docker/docker_run.sh",
"chars": 588,
"preview": "#!/bin/bash\n#\n# Usage: ./docker_run.sh [/path/to/data]\n#\n# This script calls `nvidia-docker run` to start the labelfusi"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mask_rcnn.egg-info/PKG-INFO",
"chars": 1484,
"preview": "Metadata-Version: 1.2\nName: mask-rcnn\nVersion: 2.1\nSummary: Mask R-CNN for object detection and instance segmentation\nHo"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mask_rcnn.egg-info/SOURCES.txt",
"chars": 304,
"preview": "LICENSE\nMANIFEST.in\nREADME.md\nrequirements.txt\nsetup.cfg\nsetup.py\nmask_rcnn.egg-info/PKG-INFO\nmask_rcnn.egg-info/SOURCES"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mask_rcnn.egg-info/dependency_links.txt",
"chars": 1,
"preview": "\n"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mask_rcnn.egg-info/top_level.txt",
"chars": 6,
"preview": "mrcnn\n"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mrcnn/__init__.py",
"chars": 1,
"preview": "\n"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mrcnn/config.py",
"chars": 9397,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN\nBase Configurations class.\n\nCopyright (c) 2017 Matterport, Inc.\nLicensed under the MIT License (see LICEN"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mrcnn/model.py",
"chars": 126931,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN\nThe main Mask R-CNN model implementation.\n\nCopyright (c) 2017 Matterport, Inc.\nLicensed under the MIT Lic"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mrcnn/parallel_model.py",
"chars": 7022,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN\nMulti-GPU Support for Keras.\n\nCopyright (c) 2017 Matterport, Inc.\nLicensed under the MIT License (see LIC"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mrcnn/utils.py",
"chars": 34196,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN\nCommon utility functions and classes.\n\nCopyright (c) 2017 Matterport, Inc.\nLicensed under the MIT License"
},
{
"path": "Mask_RCNN/mrcnn/visualize.py",
"chars": 19053,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN\nDisplay and Visualization Functions.\n\nCopyright (c) 2017 Matterport, Inc.\nLicensed under the MIT License "
},
{
"path": "Mask_RCNN/requirements.txt",
"chars": 123,
"preview": "numpy\nscipy\nPillow\ncython\nmatplotlib\nscikit-image\ntensorflow-gpu==1.11\nkeras>=2.0.8\nopencv-python\nh5py\nimgaug\nIPython[al"
},
{
"path": "Mask_RCNN/samples/warehouse/eval.py",
"chars": 5138,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN\nBased on the work of Waleed Abdulla (Matterport)\nModified by Dinh-Cuong Hoang\n---------------------------"
},
{
"path": "Mask_RCNN/samples/warehouse/iliad.py",
"chars": 5514,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN for Object_RPE\n------------------------------------------------------------\n\"\"\"\n\nimport os\nimport sys\nimp"
},
{
"path": "Mask_RCNN/samples/warehouse/note.txt",
"chars": 309,
"preview": "# To train\npython3 train.py --dataset=/Warehouse_Dataset/data --weights=coco\npython3 train.py --dataset=/Warehouse_Datas"
},
{
"path": "Mask_RCNN/samples/warehouse/train.py",
"chars": 9730,
"preview": "\"\"\"\nMask R-CNN\nTrain on the Warehouse dataset and implement color splash effect.\n\nBased on the work of Waleed Abdulla (M"
},
{
"path": "Mask_RCNN/setup.cfg",
"chars": 99,
"preview": "[metadata]\ndescription-file = README.md\nlicense-file = LICENSE\nrequirements-file = requirements.txt"
},
{
"path": "Mask_RCNN/setup.py",
"chars": 2518,
"preview": "\"\"\"\nThe build/compilations setup\n\n>> pip install -r requirements.txt\n>> python setup.py install\n\"\"\"\nimport pip\nimport lo"
},
{
"path": "README.md",
"chars": 2337,
"preview": "# 6D Object Pose Estimation (D6.4 [ILIAD](https://iliad-project.eu))\nThis contains a brief guide how to install / run th"
},
{
"path": "obj_pose_est/CMakeLists.txt",
"chars": 7673,
"preview": "cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)\nproject(obj_pose_est)\n\n## Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer\nadd"
},
{
"path": "obj_pose_est/include/obj_pose_est/kalman_filter.h",
"chars": 788,
"preview": "#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n#include <string>\n#include <cmath>\n\n// PCL\n#include <pcl_conversions/pcl_conversi"
},
{
"path": "obj_pose_est/include/obj_pose_est/model_to_scene.h",
"chars": 3281,
"preview": "#include <ros/package.h>\n#include<vector>\n\n// OpenCV specific includes\n#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>\n\n// PCL sp"
},
{
"path": "obj_pose_est/launch/launch_iliad_cam.launch",
"chars": 1251,
"preview": "<?xml version=\"1.0\"?>\n<launch>\n <node name=\"object_pose_estimation\" pkg=\"obj_pose_est\" type=\"iliad_rpe_cam_node\" cwd=\"n"
},
{
"path": "obj_pose_est/launch/launch_iliad_rpe.launch",
"chars": 1064,
"preview": "<?xml version=\"1.0\"?>\n<launch>\n <node name=\"object_pose_estimation\" pkg=\"obj_pose_est\" type=\"iliad_rpe_node\" cwd=\"node\""
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/CMakeLists.txt",
"chars": 2768,
"preview": "cmake_minimum_required(VERSION 2.6.0)\n\nproject(libefusion)\n\nset(CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_MODULE_PATH} \"${CMAKE_CURRENT_"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_array.hpp",
"chars": 10423,
"preview": "/*\r\n * Software License Agreement (BSD License)\r\n *\r\n * Copyright (c) 2011, Willow Garage, Inc.\r\n * All rights reserve"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_array_impl.hpp",
"chars": 6645,
"preview": "/*\r\n * Software License Agreement (BSD License)\r\n *\r\n * Copyright (c) 2011, Willow Garage, Inc.\r\n * All rights reserve"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_memory.cpp",
"chars": 9250,
"preview": " /*\r\n * Software License Agreement (BSD License)\r\n *\r\n * Copyright (c) 2011, Willow Garage, Inc.\r\n * All rights reserv"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_memory.hpp",
"chars": 10145,
"preview": "/*\r\n * Software License Agreement (BSD License)\r\n *\r\n * Copyright (c) 2011, Willow Garage, Inc.\r\n * All rights reserve"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/device_memory_impl.hpp",
"chars": 3200,
"preview": "/*\r\n * Software License Agreement (BSD License)\r\n *\r\n * Copyright (c) 2011, Willow Garage, Inc.\r\n * All rights reserve"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/containers/kernel_containers.hpp",
"chars": 3648,
"preview": "/*\r\n * Software License Agreement (BSD License)\r\n *\r\n * Copyright (c) 2011, Willow Garage, Inc.\r\n * All rights reserve"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/convenience.cuh",
"chars": 2930,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/cudafuncs.cu",
"chars": 21430,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/cudafuncs.cuh",
"chars": 7207,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/operators.cuh",
"chars": 3627,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/reduce.cu",
"chars": 32003,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Cuda/types.cuh",
"chars": 4825,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/CudaComputeTargetFlags.cmake",
"chars": 1862,
"preview": "#\n# Compute target flags macros by Anatoly Baksheev\n# \n# Usage in CmakeLists.txt:\n# \tinclude(CudaComputeTargetFlags."
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Defines.h",
"chars": 313,
"preview": "/*\n* This file was written for porting ElasticFusion to windows\n* by Filip Srajer (filip.srajer@inf.ethz.ch).\n*\n*/\n\n#pra"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Deformation.cpp",
"chars": 10211,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Deformation.h",
"chars": 4072,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/ElasticFusion.cpp",
"chars": 49727,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/ElasticFusion.h",
"chars": 10999,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Ferns.cpp",
"chars": 15193,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Ferns.h",
"chars": 5893,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/FindSuiteSparse.cmake",
"chars": 4918,
"preview": "# - Try to find SUITESPARSE\n# Once done this will define\n# \n# SUITESPARSE_FOUND - system has SUITESPARSE\n# "
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/GPUTexture.cpp",
"chars": 2228,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/GPUTexture.h",
"chars": 1989,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/GlobalModel.cpp",
"chars": 22473,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/GlobalModel.h",
"chars": 4335,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/IndexMap.cpp",
"chars": 17384,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/IndexMap.h",
"chars": 5623,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/PoseMatch.h",
"chars": 1463,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/ComputePack.cpp",
"chars": 1963,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/ComputePack.h",
"chars": 1438,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/FeedbackBuffer.cpp",
"chars": 5666,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/FeedbackBuffer.h",
"chars": 1808,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/FillIn.cpp",
"chars": 6079,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/FillIn.h",
"chars": 1823,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Resize.cpp",
"chars": 4565,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Resize.h",
"chars": 1941,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Shaders.h",
"chars": 4296,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Uniform.h",
"chars": 2002,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Vertex.cpp",
"chars": 1086,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/Vertex.h",
"chars": 943,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/color.glsl",
"chars": 1119,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/combo_splat.frag",
"chars": 1756,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/copy_unstable.geom",
"chars": 1137,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/copy_unstable.vert",
"chars": 12108,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/data.frag",
"chars": 1161,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/data.geom",
"chars": 1434,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/data.vert",
"chars": 6428,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/depth_bilateral.frag",
"chars": 2292,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/depth_metric.frag",
"chars": 1064,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/depth_norm.frag",
"chars": 1064,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/depth_splat.frag",
"chars": 1349,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/draw_feedback.frag",
"chars": 824,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/draw_feedback.vert",
"chars": 1525,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/draw_global_surface.frag",
"chars": 1101,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/draw_global_surface.geom",
"chars": 3207,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/draw_global_surface.vert",
"chars": 1539,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/draw_global_surface_phong.frag",
"chars": 1813,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/empty.vert",
"chars": 758,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/fill_normal.frag",
"chars": 1474,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/fill_rgb.frag",
"chars": 1096,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/fill_vertex.frag",
"chars": 1490,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/fxaa.frag",
"chars": 3231,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/geometry.glsl",
"chars": 2553,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/index_map.frag",
"chars": 1126,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/index_map.vert",
"chars": 1840,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/init_unstable.vert",
"chars": 1110,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/quad.geom",
"chars": 1251,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/resize.frag",
"chars": 882,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/sample.geom",
"chars": 1083,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/sample.vert",
"chars": 1077,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/splat.vert",
"chars": 2867,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/surfels.glsl",
"chars": 1501,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/update.vert",
"chars": 2670,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/vertex_feedback.geom",
"chars": 1134,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/vertex_feedback.vert",
"chars": 1808,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Shaders/visualise_textures.frag",
"chars": 1058,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/CholeskyDecomp.cpp",
"chars": 3174,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/CholeskyDecomp.h",
"chars": 1211,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/DeformationGraph.cpp",
"chars": 37988,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/DeformationGraph.h",
"chars": 5782,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/GPUConfig.h",
"chars": 7164,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/GraphNode.h",
"chars": 1106,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Img.h",
"chars": 1897,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Intrinsics.cpp",
"chars": 294,
"preview": "/*\n* This file was written for porting ElasticFusion to windows\n* by Filip Srajer (filip.srajer@inf.ethz.ch).\n*\n*/\n\n#inc"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Intrinsics.h",
"chars": 1607,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Jacobian.h",
"chars": 1775,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/OdometryProvider.h",
"chars": 3203,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/OrderedJacobianRow.h",
"chars": 2152,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Parse.cpp",
"chars": 2414,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Parse.h",
"chars": 1642,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/RGBDOdometry.cpp",
"chars": 31498,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/RGBDOdometry.h",
"chars": 5031,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Resolution.cpp",
"chars": 280,
"preview": "/*\n* This file was written for porting ElasticFusion to windows\n* by Filip Srajer (filip.srajer@inf.ethz.ch).\n*\n*/\n\n#inc"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Resolution.h",
"chars": 1757,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/Stopwatch.h",
"chars": 6351,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/WindowsExtras.cpp",
"chars": 975,
"preview": "/*\n* This file was written for porting ElasticFusion to windows\n* by Filip Srajer (filip.srajer@inf.ethz.ch).\n*\n*/\n\n#inc"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/Core/src/Utils/WindowsExtras.h",
"chars": 324,
"preview": "/*\n* This file was written for porting ElasticFusion to windows\n* by Filip Srajer (filip.srajer@inf.ethz.ch).\n* \n*/\n\n#pr"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/LICENSE.txt",
"chars": 12488,
"preview": "WE (Imperial College of Science, Technology and Medicine, (“Imperial College London”)) ARE WILLING TO LICENSE THIS SOFTW"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/README.md",
"chars": 1883,
"preview": "# 3D Mapping #\nThis is an implementation of 3D mapping in [Object-RPE](https://sites.google.com/view/object-rpe) based o"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/note",
"chars": 99,
"preview": "mkdir build\ncd build/\ncmake ../src\nmake -j8\n./mapping -l /home/aass/catkin_ws/src/Object-RPE/data/\n"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/CMakeLists.txt",
"chars": 2657,
"preview": "cmake_minimum_required(VERSION 2.6.0)\n\nproject(mapping)\n\nset(CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_MODULE_PATH} \"${CMAKE_CURRENT_SOU"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/FindBLAS.cmake",
"chars": 15444,
"preview": "# Find BLAS library\n#\n# This module finds an installed library that implements the BLAS\n# linear-algebra interface (see "
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/FindLAPACK.cmake",
"chars": 11420,
"preview": "# Find LAPACK library\n#\n# This module finds an installed library that implements the LAPACK\n# linear-algebra interface ("
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/FindOpenNI2.cmake",
"chars": 3012,
"preview": "###############################################################################\n# Find OpenNI2\n#\n# This sets the followi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/FindRealSense.cmake",
"chars": 416,
"preview": "set(REALSENSE_ROOT \"/usr/local\" CACHE PATH \"Root directory of libREALSENSE\")\n\nFIND_PATH(REALSENSE_INCLUDE_DIR libREALSEN"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/FindSuiteSparse.cmake",
"chars": 4914,
"preview": "# - Try to find SUITESPARSE\n# Once done this will define\n# \n# SUITESPARSE_FOUND - system has SUITESPARSE\n# "
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Findefusion.cmake",
"chars": 1020,
"preview": "###############################################################################\n# Find efusion\n#\n# This sets the followi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Main.cpp",
"chars": 886,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/MainController.cpp",
"chars": 19812,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/MainController.h",
"chars": 2325,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/CameraInterface.h",
"chars": 544,
"preview": "#pragma once\n\n#include <string>\n#include <iostream>\n#include <algorithm>\n#include <map>\n\n#include \"ThreadMutexObject.h\"\n"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/GUI.h",
"chars": 16631,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/GroundTruthOdometry.cpp",
"chars": 2846,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/GroundTruthOdometry.h",
"chars": 1583,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/JPEGLoader.h",
"chars": 2739,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/LiveLogReader.cpp",
"chars": 3752,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/LiveLogReader.h",
"chars": 1672,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n *\n * The use of the code wit"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/LogReader.h",
"chars": 2473,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n *\n * The use of the code wit"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/OpenNI2Interface.cpp",
"chars": 10093,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/OpenNI2Interface.h",
"chars": 6101,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/RawLogReader.cpp",
"chars": 4362,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n *\n * The use of the code wit"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/RawLogReader.h",
"chars": 1520,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n *\n * The use of the code wit"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/RealSenseInterface.cpp",
"chars": 2921,
"preview": "#include \"RealSenseInterface.h\"\n#include <functional>\n\n#ifdef WITH_REALSENSE\nRealSenseInterface::RealSenseInterface(int "
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/RealSenseInterface.h",
"chars": 3511,
"preview": "#pragma once\n\n#include <string>\n#include <iostream>\n#include <algorithm>\n#include <map>\n\n#ifdef WITH_REALSENSE\n#include "
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/app/src/Tools/ThreadMutexObject.h",
"chars": 2879,
"preview": "/*\n * This file is part of ElasticFusion.\n *\n * Copyright (C) 2015 Imperial College London\n * \n * The use of the code wi"
},
{
"path": "obj_pose_est/mapping/build.sh",
"chars": 1866,
"preview": "#!/bin/bash\n\nmkdir deps &> /dev/null\ncd deps\n\n#Add necessary extra repos\nversion=$(lsb_release -a 2>&1)\nif [[ $version ="
},
{
"path": "obj_pose_est/package.xml",
"chars": 3892,
"preview": "<?xml version=\"1.0\"?>\n<package format=\"2\">\n <name>obj_pose_est</name>\n <version>0.0.0</version>\n <description>The obj"
},
{
"path": "obj_pose_est/scripts/ObjectRPE_srv.py",
"chars": 2492,
"preview": "#!/usr/bin/env python\n\nfrom obj_pose_est.srv import *\nimport rospy\nimport os\n\ndef handle_ObjectRPE(req):\n mask_dir = "
}
]
// ... and 5 more files (download for full content)
About this extraction
This page contains the full source code of the hoangcuongbk80/Object-RPE GitHub repository, extracted and formatted as plain text for AI agents and large language models (LLMs). The extraction includes 205 files (1.5 MB), approximately 531.3k tokens, and a symbol index with 405 extracted functions, classes, methods, constants, and types. Use this with OpenClaw, Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, or any other AI tool that accepts text input. You can copy the full output to your clipboard or download it as a .txt file.
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