点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 对于小白来说,初入一个领域时最应该了解的当然是这个领域的研究现状啦.只有知道这个领域大家现在正在干什么,才能知道自己应该做什么.关注领域内的大牛以及领域内比较著名的实验室,紧跟大牛的脚步,才能走在科研的最前沿.今天CV_life君就帮各位整理了一些现阶段国内外SLAM的著名实验室,大牛以及研究成果,还会附带大牛们的代表性论文,开源代码,以及常用的数据集网址,小白们如果喜欢的话记得分享给朋友哦~ 话不多说

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块: 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定

原文链接  还记得 Prisma 吗?就是能把拍摄的照片转化为各种名画风格的修图软件,神经网络的深度学习后,想要波普还是梵高风的图片都不在话下. 现在,它的进化版本来了.这回是布拉格捷克理工大学的研究团队创造的算法,这种人工智能技术能将动态画面转化为不同的风格.在演示视频中,原本正常的一段自拍视频加入了铜像.素描.油画的风格,呈现出奇特的画面感. 目前,研究团队还未公布这项技术的原理,论文要等到今年夏末才会正式公开.从效果来看,团队需要利用上机器学习原理,识别出人物主体和背景.它有点像前段时间两

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

http://www.zhizihua.com/blog/post/602.html 说明:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点.通过学习,你也将实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上. 本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如果你不熟悉这些想法,我们建议你去这里 机器学习课程,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归) 稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如

1. 前言 读者朋友们大家好!(很久很久)之前,我们为大家介绍了SLAM的基本概念和方法.相信大家对SLAM,应该有了基本的认识.在忙完一堆写论文.博士开题的事情之后,我准备回来继续填坑:为大家介绍SLAM研究的方方面面.如果前两篇文章算是"初识",接下来几篇就是"渐入佳境"了.在第三篇中,我们要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类.我有耐心讲,你是否有耐心听呢? 在&l

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/   书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science a

SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建. 「同时定位与地图构建」这几个词,乍一听起来非常拗口,为了不在一开始就吓跑读者,我们先不对其进行专业的解释,用一个日常生活中形象的例子来进行说明. 初 步 认 识 S L A M 我们知道现在有不少家用的扫地机器人,可以代替人对室内进行自动清扫.早期的扫地机器人并不智能,它只是具有简单的避障功能,在室内随机游走,遇到障碍物就转弯,这样会导致有很

转自:http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science and

原文出处:http://www.cnblogs.com/wenhust/p/5942893.html 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robot

由于不方便放链接,更好的阅读体验请查看:自动化专业如何转SLAM或机器学习岗? 本文来自知乎上的同名问题,原文链接: https://www.zhihu.com/question/266685012/answer/336327001 题主是北京某985理工类高校自动化专业本硕(硕士专业是控制工程),刚刚毕业半年左右,第一份工作是在一家创业型机器人小公司做控制工程师.工作内容很杂,主要是一些stm32开发和信号处理之类的工作,这家公司管理混乱,而且公司缺乏技术上经验丰富的老员工,作为一个刚刚毕业的

无论在室内.野外.空中还是水下,SLAM是机器人进入未知环境遇到的第一个问题.本期给大家介绍SLAM的基础知识:传感器与视觉SLAM框架 近来年,智能机器人技术在世界范围内得到了大力发展.人们致力于把机器人用于实际场景:从室内的移动机器人,到野外的自动驾驶汽车.空中的无人机.水下环境的探测机器人等等,均得到了广泛的关注. 在大多数场合中,我们研究机器人会碰到一个基础性的困难,那就是定位和建图,也就是所谓的SLAM技术.没有准确的定位与地图,扫地机就无法在房间自主地移动,只能随机乱碰:家用机器人就

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发

9012年已经悄悄过去了1/3. 过去的100多天里,在深度学习领域,每天都有大量的新论文产生.所以深度学习研究在2019年开了怎样一个头呢? Open Data Science对第一季度的深度学习研究进行了盘点总结,推出了这一季度的十佳论文.一起来看看,TOP10都花落谁家吧. 基于PyTorch Geometric的快速图像表征学习 Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 这篇论文的作者Matthias Fey和Ja

参数化问题 在SLAM的建图过程中,把像素深度假设成了高斯分布.那么这么假设是否是合适的呢?这里关系到一个参数化的问题. 我们经常用一个点的世界坐标x,y,z三个量来描述它,这是一种参数化形式.我们认为x,y,z三个量都是随机的,它们服从三维的高斯分布.然而,在极线搜索中使用了图像坐标u,v和深度值d来描述某个空间点(即稠密建图).我们认为u,v不动,而d服从(一维的)高斯分布,这是另一种参数化形式.那么这两种参数化形式有什么不同吗?我们是否也能假设u,v服从高斯分布,从而形成另一种参数数化形式

专家介绍:罗喜伶,北京航空航天大学电子信息工程学院副教授,工学博士,硕士生导师,国家空管新航行系统技术重点实验室和协同式网络化空中交通管理系统研究教育部创新团队核心成员,民航空管广域信息系统专家组成员. SWIM技术国际研究动态及对中国民航的借鉴意义 问:您对SWIM做了许多系统研究工作,请介绍一下国外SWIM发展状况如何? 答:SWIM是广域信息管理系统的简称,目标是在航空业界,共享空管业务数据,提供准确.高效.安全的信息服务.最早在1997年,美国美国联邦航空局就曾提出了国家空域系统信息服务

xueminglang@google.com 本来做了一些笔记,但郎老师后来发了相关教材.内容比现场PPT详细的多.由于,本人在网上也没有搜索到相关文章,还是决定做一回码字工,稍作精简后分享给大家. 后面有案例,希望大家看完后能有所启迪. 注:没有检查错别字,如果发现,请在评论中指出. 摘要 用户研究在实际研发过程中,被认同度和影响力往往不如预期.本文尝试探讨如何通过做“有用”的用户研究来更好得体现用户研究在产品研发中的价值. 关键词 用户研究.有用.建议.用户体验 引言 笔者的困惑:用户体验团

SLAM算法分为三类:Kalman滤波.概率滤波.图优化 Kalman滤波方法包括EKF.EIF:概率滤波包括RBPF,FastSLAM是RBPF滤波器最为成功的实例, 也是应用最为广泛的SLAM方法: SLAM分为Full SLAM和Online SLAM 常见的二维激光SLAM算法 1.GMapping is a highly efficient Rao-Blackwellized particle filer to learn grid maps from laser range data

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi