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简单介绍几个比较有代表性的工作,分为以下几类：I.相机重定位（Relocalization）DeepLearning和SLAM结合的开山之作，剑桥的论文：PoseNet。该方法使用GoogleNet做了6自由度相机pose的regression。
特征点的提取效果.论文中还和FAST，Harris等经典特征提取法做了比较，本文的方法对于噪声比较robust，提取的特征点看着也比FAST，Harris舒服，有兴趣的可以细读文章。.我相信本文的方法在今后的特征法SLAM系统中定能大放光彩。.论文：DanielDeTone,Tomasz...
深度学习在SLAM上目前有不少文章了，简单列一下最近的工作：CNN-SLAM[1]为今年CVPR的文章，是比较完整的pipeline，将LSD-SLAM里的深度估计和图像匹配都替换成基于CNN的方法，取得了更为robust的结果，并可以融合语义信息。
动态场景下的SLAM和语义SLAM有较多相似之处，因此整理到一起，当下效果较好的动态场景SLAM和语义SLAM是基于机器学习算法的方案，本文对一些顶会顶刊中发表的相关算法进行整理分析，希望能够对读者提供一些方便。
【SLAM】SLAM如何文？做SLAM怎么文这是一个学习笔记回顾记录，主要是18年的SLAM技术论坛的老师说的方向点子，希望大家有用！目录四个教授的见解章国峰教授：申抒含教授：沈劭劼教授：邹丹平教授：...
视觉SLAM方向找工作经历.先说一下自己的基本情况，985硕士一枚，有还不错的一作会议论文，一直专注在视觉SLAM和三维重建方面，SLAM和三维重建内容都很多，我懂的并不够精。.虽然心里一直想早点开始准备，但是实验室的事情也比较多，还是拖到了2017年年初...
本论文针对未知环境下，基于RGB-DSLAM对小车路径规划算法进行研究，构建出一套基于强化学习的路径规划算法。.本论文主要围绕以下三部分进行展开：1、RGB-DSLAM系统的设计与实现。.从图像特征提取与匹配，机器人运动估计、优化与建图进行研究，构建出一...
SLAM主要包括视觉SLAM和激光SLAM两个方面的内容，SLAM已经有近30年的历史，尤其是激光SLAM，以前主要应用在军事科学上，最近几年才转民用；视觉SLAM随着近年来计算机视觉的快速发展，视觉SLAM最近发展很热，不过与计算机视觉...
当前深度学习和SLAM结合有哪些比较好的论文简单介绍几个比较有代表性的工作,分为以下几类：I.相机重定位（Relocalization）DeepLearning和SLAM结合的开山之作...
这篇论文讲得比较有意思，它不是一个完整的SLAM系统，不能解决Mapping的问题。它解决的问题是，当我已经有了一个很好的3D地图后，我用这个地图怎么来定位。在传统方法中，我们的定位也是基于特征匹配的，要么匹配LocalFeature要么匹配线、边等等
简单介绍几个比较有代表性的工作,分为以下几类：I.相机重定位（Relocalization）DeepLearning和SLAM结合的开山之作，剑桥的论文：PoseNet。该方法使用GoogleNet做了6自由度相机pose的regression。
特征点的提取效果.论文中还和FAST，Harris等经典特征提取法做了比较，本文的方法对于噪声比较robust，提取的特征点看着也比FAST，Harris舒服，有兴趣的可以细读文章。.我相信本文的方法在今后的特征法SLAM系统中定能大放光彩。.论文：DanielDeTone,Tomasz...
深度学习在SLAM上目前有不少文章了，简单列一下最近的工作：CNN-SLAM[1]为今年CVPR的文章，是比较完整的pipeline，将LSD-SLAM里的深度估计和图像匹配都替换成基于CNN的方法，取得了更为robust的结果，并可以融合语义信息。
动态场景下的SLAM和语义SLAM有较多相似之处，因此整理到一起，当下效果较好的动态场景SLAM和语义SLAM是基于机器学习算法的方案，本文对一些顶会顶刊中发表的相关算法进行整理分析，希望能够对读者提供一些方便。
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本论文针对未知环境下，基于RGB-DSLAM对小车路径规划算法进行研究，构建出一套基于强化学习的路径规划算法。.本论文主要围绕以下三部分进行展开：1、RGB-DSLAM系统的设计与实现。.从图像特征提取与匹配，机器人运动估计、优化与建图进行研究，构建出一...
SLAM主要包括视觉SLAM和激光SLAM两个方面的内容，SLAM已经有近30年的历史，尤其是激光SLAM，以前主要应用在军事科学上，最近几年才转民用；视觉SLAM随着近年来计算机视觉的快速发展，视觉SLAM最近发展很热，不过与计算机视觉...
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这篇论文讲得比较有意思，它不是一个完整的SLAM系统，不能解决Mapping的问题。它解决的问题是，当我已经有了一个很好的3D地图后，我用这个地图怎么来定位。在传统方法中，我们的定位也是基于特征匹配的，要么匹配LocalFeature要么匹配线、边等等
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