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> 短时间内没有计划，因为我目前没有GPU，你可以参考下面链接 https://github.com/NVIDIA/TensorRT/blob/release/8.6/samples/sampleOnnxMNIST/sampleOnnxMNIST.cpp 希望未来可以有，付费也可，另外，您这个程序可以在linux系统上运行吗

> > > 短时间内没有计划，因为我目前没有GPU，你可以参考下面链接 https://github.com/NVIDIA/TensorRT/blob/release/8.6/samples/sampleOnnxMNIST/sampleOnnxMNIST.cpp > > > > > > 希望未来可以有，付费也可，另外，您这个程序可以在linux系统上运行吗 > > 程序中只用到了C++标准库，OPenCV，ONNXRuntime，这三个都支持在Linux上运行，程序中没有用到Windows API等。 源码级跨平台，ONNXRuntime有针对linux的预编译库，OPenCV可以通过命令行或者源码编译，安装GCC后应该自动安装C++标准库了。准备好这三个后，重新编译一下源代码就i行了 好的感谢您，ONNXRuntime的版本有要求吗，我自己跑过LG的python实现的ONNXRuntime代码，如果是用OnnxRuntime提供的Tensorrt推理必须使用最新的ONNXRuntime才可以。

加了这句后euroc数据集可以可视化显示了，但是另外两个数据集没有对应的rviz文件，应该如何可视化呢，还是说这个rviz文件是通用的

> 你好，不知道你启动的是哪个launch没显示的呢？提供的launch里面应该都默认开启了rviz，类似[这行](https://github.com/sair-lab/AirSLAM/blob/2b825166b05b351fc708c70cee3fc8b5a5b380e9/launch/visual_odometry/vo_oivio.launch#L18)。 已经解决了，请问umavi数据集是怎么评估的呢，我对umavi数据集的imu0_trajectory.csv时间戳变成了秒，然后去掉逗号 evo_ape tum -a，umavi数据集的效果不及论文效果，并且十分不稳定，是我的评测方式有问题吗？

> 你好，我们也是用的evo评估的。你跑的结果是每次轨迹差很多吗？还是每次轨迹类似，但是rmse算的结果不稳定？可以用evo先对比下两次结果轨迹的差别 每次轨迹看起来相差并不大，但是evo评测的时候rmse相差较大。我使用了evo对两次轨迹进行evo_ape tum -a 评测，rmse接近1。另外，请问"真值只有开始和结尾处的部分"是什么意思呢。应该如何正确评估输出的traj.txt和真值imu0_trajectory.csv，非常感谢您。 以及还有一个运行问题，运行到最后出现以下错误。 terminate called without an active exception [air_vo-1] process has died [pid 2844, exit code -6, cmd /workspace/catkin_ws/devel/lib/air_vo/air_vo __name:=air_vo __log:=/root/.ros/log/bfdde474-f59f-11ef-9ba2-0242ac110002/air_vo-1.log]. log file: /root/.ros/log/bfdde474-f59f-11ef-9ba2-0242ac110002/air_vo-1*.log

> 你好，我们也是用的evo评估的。你跑的结果是每次轨迹差很多吗？还是每次轨迹类似，但是rmse算的结果不稳定？可以用evo先对比下两次结果轨迹的差别 但是如果我加上--correct_scale选项，rmse将会变得非常低，相比论文的结果0.5236会低一半，来到了0.285309，这样是正确的吗？

> UMA-VI只有初始部分和结尾部分用SFM和标定板获取的真值，中间轨迹部分是没有真值的，所以在评估时不能对齐尺度，也不能用于评估带回环检测的算法。结果不稳定有可能是每次轨迹的微小改变会影响evo对齐的结果，造成了得到的RMSE差很多。另外，可以忽略最后的"terminate called without an active exception" 谢谢，请问UMAVI中间部分没有真值，只有初始和结尾部分，那ape能够反映算法在中间序列的鲁棒性吗