昨晚知识星球定期(每月6/16/26日)组织的内部私密直播:《SLAM方向顶会论文写作及发表经验分享》,引起SLAM小伙伴们墙裂的共鸣。 嘉宾分享了他从机械跨专业学习SLAM一年,在没有导师和
另外如果你老师既想让你做好实验,又想让你发表出色的论文,不用说,这种老师肯定不是一线搞科研的老师,劝你及时止损,不要做SLAM方向。购买硬件的话,
分享一下本人经历:普通985硕,专业本身与SLAM/机器人不沾边,只会基本的coding,高数/线代/矩阵论只上过课,SLAM零基础,研究生期间只简单用过ORB
长期来讲,深度学习有极大可能会去替代目前SLAM技术中的某些模块,但彻底端到端取代SLAM可能性不大。 短期来讲(三到五年),深度学习不会对传统SLAM技术产生很大冲击 2. 深度学习+SLAM
SLAM方向的论文已经比较难发表,当下主流的两个研究趋势: 1. 与深度学习结合做一些工作;2. 新的传感器进行融合。SLAM或者三维重建,入门门槛比较高,这
因为激光SLAM的发展已经较为成熟,所以猜想这里题主应该更加关注的是视觉SLAM这一块: 清华大学高翔博士的blog中:视觉SLAM漫谈 (三): 研究点介绍已经
论文对在VSLAM领域发表的45篇有影响力的论文进行了深入的调查,并根据不同的特点对这些方法进行了分类,包括novelty domain、目标、采用的算法和语义水
基于SLAM方向,先后研究了稀疏矩阵分解的算法优化,增量平滑建图优化,词袋索引回环检测,因子图优化等方向,虽然2018年发表了一篇“稀疏矩阵分解优化算法”的论文,但终究因为结果不好,
直接一点回答,不能水,水了你就废了。. 1.题主说自己的双非本硕,找工作难。. 我倒是觉得你对自己不够自信,深蓝有一个《直播课:算法岗的现状与未来》
另外如果你老师既想让你做好实验,又想让你发表出色的论文,不用说,这种老师肯定不是一线搞科研的老师,劝你及时止损,不要做SLAM方向。购买硬件的话,激光SLAM的话买激光雷达,视觉SLAM