1.robust Դ?源码????
2.非线性优化（三）：g2o源代码
3.Robust 2.0：支持Android R8的升级版热修复框架

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       三维点云技术在自动驾驶、机器人和增强现实等领域得到广泛应用。解析近年来，源码随着深度学习的解析发展，3D点云技术成为计算机视觉研究的源码热点，面临数据获取、解析宁德溯源码处理、源码分析和应用的解析挑战。学姐整理了近三年各大顶会中关于3D点云的源码论文，共篇，解析供有志于发表论文的源码同学参考。

       以下是解析其中几篇论文的简介：

       CVPR

       1. Attention-based Point Cloud Edge Sampling (APES)

       该文提出了一种基于注意力的点云边缘采样方法，通过提取轮廓上的源码显著点，在多个任务中表现出良好性能。解析

       2. IterativePFN: True Iterative Point Cloud Filtering

       作者提出了迭代点云过滤网络IterativePFN，源码它通过内部模拟真实的迭代过滤过程，使用新颖的损失函数训练，能捕捉中间过滤结果之间的关系。

       3. ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds

       该文提出ULIP，通过预训练学习统一的多模态表示，克服训练三元组不足的问题，利用图像文本模型获得共享的持股线 源码视觉语义空间。

       4. SCPNet: Semantic Scene Completion on Point Cloud

       论文提出了改进语义场景完成性能的方法，包括重新设计完成子网络、设计师生知识蒸馏和使用泛光分割标签校正完成标签。

       5. ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion

       该论文提出自监督的点云补全框架ACL-SPC，可进行同域训练和测试，无需合成数据，使用自适应闭环系统实现无先验信息的点云自监督补全。

       6. Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

       论文提出一个端到端框架，学习视觉的人机交接控制策略，通过训练实现从模拟到真实的有效迁移。

       7. PartManip: Learning Cross-Category Generalizable Part Manipulation Policy from Point Cloud Observations

       该文构建了基于部件的跨类别物体操作基准，提出了专家示教和对抗学习方法，实现基于稀疏点云的通用跨类别物体操作策略学习。

       8. PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection

       论文提出了跨模态自监督预训练框架PiMAE，通过交互、共享解码器和跨模态重建模块，提升点云和图像的表示学习。

       9. Complete-to-Partial 4D Distillation for Self-Supervised Point Cloud Sequence Representation Learning

       本文提出了一种4D自监督预训练方法，将4D表示学习表述为一个teacher-student知识蒸馏框架，提高学生模型的学习能力。

       ICCV

       . Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions

       该文提出了一个面向3D检测和分割模型鲁棒性的xjar源码解析基准测试集Robo3D，旨在探究模型在非理想场景下的可靠性。

非线性优化（三）：g2o源代码

       新年伊始，让我们探讨一下g2o（通用图优化）在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的后端优化库应用。在《十四讲》中，我们对g2o有了初步的了解，并总结了其在SLAM中的使用情况。与ceres相比，g2o的文档较为简略，主要依赖于两篇论文进行参考。本文将深入探讨g2o的源代码，特别是核心文件夹中的部分，以揭示这个在SLAM领域广为人知的后端优化库的内在机理。

       首先，让我们通过一张类关系图来直观理解g2o的架构。整个g2o系统分为三层：HyperGraph、OptimizableGraph、以及SparseOptimizer。HyperGraph作为最高层，提供了一个高度抽象的框架，其内部通过内类的方式实现了Vertex和Edge的结构。Vertex和Edge相互关联，作业盒子 源码Vertex存储与节点相关联的边的集合，而Edge则记录了与之链接的节点信息。HyperGraph提供了基本的节点和边的操作，如获取、设置等，同时也包含了更复杂的功能，如节点和边的合并、删除等。

       OptimizableGraph继承自HyperGraph，进一步丰富了Vertex和Edge的实现，为图优化提供了更具体的接口。OptimizableGraph引入了海塞矩阵和b向量的概念，以及与之相关的操作，如获取海塞矩阵元素、设置参数位置等。此外，它还支持通过栈操作（pop、push）来管理节点信息。

       在OptimizableGraph之上，SparseOptimizer作为优化操作的对象，实现了优化的筹码精灵源码接口，并提供了初始化、辅助函数以及优化的核心函数。SparseOptimizer通过内部类实现了Vertex和Edge的实例化，为具体的优化算法提供了操作图的接口。

       在实现细节方面，BaseVertex和BaseEdge类继承了OptimizableGraph中的相应类，实现了节点和边的基本功能。BaseVertex类负责记录节点的海塞矩阵、b向量和估计值，并提供了数值求导的备份和恢复功能。BaseEdge类则负责处理测量信息和信息矩阵的计算，包括计算误差、构造二次形式等。此外，不同类型的边（BaseUnaryEdge、BaseBinaryEdge、BaseMultiEdge）通过继承BaseEdge类，实现了不同链接节点数量的边的特殊操作。

       鲁棒核函数的实现是g2o优化框架中一个关键部分，它在处理非线性优化问题时提供了鲁棒性，确保了优化过程的稳定性。g2o通过RobustKernel虚基类提供了设置和获取核函数参数的接口，并在具体实现中使用了简化版本的计算公式，以保证信息矩阵的正定性。

       最后，OptimizationAlgorithm类定义了优化器的一系列接口，如初始化、计算边际值和求解等。g2o的优化算法包括GN、LM和dog-leg，它们分别实现了不同的求解策略，而具体的矩阵求解任务则通过Solver类及其派生类（如BlockSolver）完成。BlockSolver类提供了一个通用框架，允许用户自定义线性求解器，如直接求解、迭代求解等。

       综上所述，g2o通过层次化的类结构，提供了从抽象到具体、从基础到进阶的图优化解决方案，其设计旨在高效、鲁棒地解决SLAM中的后端优化问题。深入理解g2o的源代码，对于开发者和研究者来说，不仅能够提高优化算法的实现效率，还能深刻理解SLAM系统中的优化机制。

Robust 2.0：支持Android R8的升级版热修复框架

       美团Robust热修复框架针对Android R8的升级版，致力于解决热修复补丁制作中遇到的挑战，实现高准确性和自动化。R8作为Google推出的代码优化混淆工具，取代了Proguard，改善了Android构建过程中的字节码体积和性能。随着Android构建工具链的升级至官方新版本，R8替代了Proguard和Dex，给热修复补丁制作带来了新的问题和解决方案。

       热修复补丁制作流程包括基于线上代码进行逻辑修复，二次打包，自动比较修复包和线上包的差异，最后制作出轻量级补丁包。面对R8带来的挑战，Robust在适配过程中，首先对Android编译和构建过程进行深入分析，识别出导致补丁制作不准确的关键因素：结构化变化，如类、字段、方法在编译和混淆过程中的消失、合并、内联等。其次，Robust提出整体解决方案，通过将改动识别前置至优化混淆前，结合线上APK结构化解析，校正补丁代码对线上代码的调用，生成patch.jar，使用R8对patch.jar进行混淆、脱糖和生成Dex，最终打包为patch.apk。

       在解决R8与Proguard优化对比问题时，Robust关注R8的优化规则与Proguard的差异，通过构建参数、反射或源码修改实现规则禁用，尽管规则不完全对应，但基本实现了相同的优化效果。对于识别“真”“假”改动，Robust通过模糊处理数字编号、分析桥接方法访问规则，以及处理组件化项目中Lambda表达式等复杂情况，确保改动识别的准确性和全面性。

       内联识别与处理方面，Robust确保方法调用的合法性，关注类、字段、方法的存在与可访问性，如果线上包中不存在或不可访问，补丁生成阶段需做相应的处理，例如，将方法视为新增或使用反射调用。混淆问题与优化中，Robust仅对发生变更的类进行混淆，减少了混淆不一致的概率，并在生成补丁后通过对比校验确保混淆的一致性。

       在其他优化方面，Robust针对super指令的模拟实现，采用辅助类解决super调用问题，以及函数插桩与修复，包括复制构造函数、处理静态初始化函数clinit，确保修复过程的正确性和兼容性。对于新增类、成员变量和方法的处理，Robust通过新增类或辅助类维持映射关系，确保热修复补丁的全面覆盖。

       总结而言，Robust热修复框架在适配Android R8过程中，通过深入分析编译和构建过程，结合字节码工具和自动化处理技术，成功解决了热修复补丁制作中的各种挑战，实现了高准确性和自动化补丁生成，为Android应用的持续稳定运行提供了有力支持。