卷积神经网络结立体构图

### 卷积神经网络结构

卷积神经网络（CNN）是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑的数据架构，如时间序列数据或图像数据。典型的 CNN 主要由以下几个部分组成：

#### 输入层
输入层接收原始像素值作为输入，对于彩色图片通常是三维张量形式，维度分别是高度、宽度和颜色通道数。

#### 卷积层
卷积层通过应用一系列滤波器来提取局部特征[^2]。这些滤波器在输入矩阵上滑动并执行逐元素乘法再求和的操作，生成新的特征图谱。每一层可能有多个这样的过滤器，因此会产生多张不同类型的特征映射。

#### 激活函数层
为了引入非线性因素，在每次卷积之后通常会加入激活函数，最常用的是 ReLU 函数 `f(x)=max(0,x)` ，它能够有效地防止梯度消失问题并且加速训练过程。

#### 池化层
池化操作用来降低特征的空间尺寸，减少计算复杂度的同时保留重要信息。常见的做法是对每个小区域取最大值(Max Pooling) 或者平均值(Average Pooling)。

#### 全连接层
在网络末端，全连接层负责将之前各层所学习到的高度抽象化的特征组合起来形成最终决策边界，完成分类任务。值得注意的是，现代实践中有时也会采用全局平均池化代替传统意义上的全连接层以简化模型结构并减轻过拟合风险。

import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        
        # 定义卷积层
        self.conv_layer = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2))
            
        # 定义全连接层
        self.fc_layer = nn.Linear(64 * ((input_height//2)-2), num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layer(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平成一维向量
        x = self.fc_layer(x)
        return x

### 立体构图解释

立体视觉是指利用两幅或多幅来自不同视角的图像重建场景三维几何形状的过程。在这个过程中，3D-2D 匹配扮演着至关重要的角色。具体来说，就是将在已知环境中获取的 3D 数据点投影至当前摄像机拍摄的画面内，并尝试找到对应的 2D 特征点进行匹配[^1]。这种技术广泛应用于机器人导航、增强现实等领域当中。

当涉及到闭环检测时，系统不仅依赖于简单的 3D 到 2D 的转换，还会进一步实施更复杂的 3D 对象之间的对比分析。比如通过对齐两个时刻观测到的对象表面平面特性来进行精确定位调整，确保轨迹不会随着时间推移而累积误差。