Ubuntu 18.04运行DynaSLAM完整步骤

配置Dyna-SLAM

cuda：11.4

cudnn：7.6.0

python：2.7

tensorflow_gpu：1.14.0

Keras：2.0.8

OpenCV：2.4.11

Mask R- CNN  

pycocotools

pangolin

eigen

编译Dyna-SLAM

cd Dyna-SLAM/src/pythonpython Check.py

出现 Mask R-CNN is correctly working 表示运行成功

运行Dyna-SLAM

运行TUM数据集，我将存放数据集以及运行结果的文件夹放在了Dyna-SLAM代码文件夹外，以免通过IDE打开的时候加载过慢，此行代码分别为ORB字典、配置 信息 、数据集路径、Mask目录、output目录。

如果提供了 PATH_TO_MASKS， Mask R-CNN 用于分割每一帧的潜在动态内容。这些mask保存在提供的文件夹 PATH_TO_MASKS 中。如果此参数为 no_save，则使用mask但不保存。如果它在 PATH_TO_MASKS 中找到 Mask R-CNN 计算的动态掩码，它会使用它们但不会再次计算它们。

   如果提供了PATH_TO_OUTPUT，则计算背景修复的帧并将其保存在 PATH_TO_OUTPUT中。

如果未提供 PATH_TO_MASKS 和 PATH_TO_OUTPUT，则仅使用几何方法检测动态对象。

./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM3.yaml ../data/rgbd_dataset_freiburg3_walking_static/ ../data/rgbd_dataset_freiburg3_walking_static/associate.txt ../data/mask ../d
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