🔥Awesome CV Works
The post contains papers-with-code about SLAM, Pose/Object tracking, Depth/Disparity/Flow Estimation, 3D-graphic, Machine Learning, Deep Learning etc.
资料:ORB SLAM2 阅读报告
首先,解释下SLAM的概念,借鉴高博《视觉 SLAM 十四讲》中的一句话:SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机,那就称为“视觉 SLAM”。
资料:SLAM草稿
ECCV 2018 视觉定位综述
以下是今年ECCV上几位大牛介绍SLAM技术的tutorial pdfs,涉及基于特征点以及基于学习的SLAM算法介绍,并在最后探究了SLAM领域的主要问题以及未来的发展趋势。
- Feature-based vs. Learned Approaches
- Current State of Feature-based Localization
- Learning-based Localization
- Failure Cases of Feature-based and Learning-based Methods
- Long-term Localization: Towards Higher-level Scene Understanding
- Open Problems of Learning-based Methods
整理还未完备,先祭出这几本书&博客,方便随时查看。