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【计算机视觉工坊简介】

强力推荐关注【计算机视觉工坊】，CV前沿技术，不容错过，下面汇总了一些往期文章，大家一起学习~

往期文章汇总

SLAM

• ICRA2020重磅来袭——SLAM文章汇总

• 论文解读|激光视觉融合的Ｖ-LOAM

• Lidar与IMU标定代码实战：lidar_align

• 基于双目事件相机的视觉里程计

• LOAM论文介绍与A-LOAM代码简介

• ORB-SLAM3 Initializer.cpp函数解读

• ORB-SLAM3系列-多地图管理

• 聊聊这两年学习slam啃过的书！

• 一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

• 用于机器人导航辅助的6自由度姿态估计的平面辅助视觉惯性里程计

• 计算机视觉在生物力学和运动康复中的应用和研究

• 从理论到实践: ORB-SLAM3 Initializer完全解读

• 入坑slam，一位博士小姐姐的科研和成长分享（考研+读研+读博）

• 粒子滤波到底是怎么得到的/p>

• 一文详解bundle adjustment

• 基于视觉和惯性传感器的移动机器人手遥操作系统

• ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)

• 超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）

• 重用地图的单目视觉惯导SLAM系统

• ORB-SLAM3 单目地图初始化（终结篇）

• 重磅直播|计算深度分割技术的实现与全局效应下的结构光三维重建

• VSLAM|回环检测之词袋字典效果测试及一点思考

• [SLAM] a bite of SLAM

• SLAM从0到1——状态估计之最小二乘问题解法：最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM法

• SLAM从0到1——ORB特征提取及特征匹配

• 视觉SLAM简介（限于初学者）

• EPnP：一种复杂度为O(N)的求解PnP问题的方法

• ORB-SLAM2:一种开源的VSLAM方案

• 系列篇|一文尽览事件相机原理

• VSLAM|回环检测之词袋字典如何生成/p>

• 总结|ORB_SLAM2源码中字典使用细节

• 视觉里程计的轨迹评估的工具：evo

• ORB-SLAM：让人Orz的SLAM

• 视觉SLAM：一直在入门，从未到精通

• 卡尔曼滤波：究竟滤了谁/p>

• 特征点检测-ORB

• 深入剖析DSO的数学原理及实现

• VSO: Visual Semantic Odometry（视觉语义里程）

• MIT最近推出的：Kimera-实时度量语义SLAM开源系统

• 非线性优化：徒手实现LM算法

深度学习在3D视觉上的应用

• 深入研究自监督单目深度估计：Monodepth2

• 一种基于神经 络+结构约束的车道线检测方法

• 一种用于360度全景视频超分的单帧多帧联合 络

• 汇总|实时性语义分割算法（全）

• 汇总|实时性语义分割算法(共24篇）

• 一文带你了解基于视觉的机器人抓取自学习(Robot Learning)

• 杂乱场景中的尺度层次三维目标识别

• ECCV20| 3D目标检测时序融合 络

• CLOCs：3D目标检测多模态融合之Late-Fusion

• 3D目标检测多模态融合综述

• mask rcnn训练自己的数据集

• 谷歌最新论文：手机端的实时3-D目标检测

• STD：Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud(腾讯&香港大学)

• 基于2.5/3D的自主主体室内场景理解研究

• CVPR 2020 | 更高质量的点云补全：上海交通大学团队提出点云分形 络

• GhostNet : 轻量级 络模型，性能超越MobileNetV3(CVRP2020, 华为诺亚)

• 汇总|基于3D点云的深度学习方法

• 基于深度学习的三维重建算法综述

• SDOD：基于depth的实时3D检测与分割

• 汇总|3D点云分割算法

• DSGN：基于深度立体几何 络的3D目标检测（香港大学提出）

• VoxelNet阅读笔记

• 汇总|3D点云目标检测算法

• 基于深度法向约束的稀疏雷达数据深度补全（商汤科技和香港大学联合提出)

• FDDWNET:模型参数仅为0.8M，速度和准确率综合性能在轻量级分割 络中达到SOTA

• FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全

• RGPNET: 复杂环境下实时通用语义分割 络

• LiteSeg: 一种用于语义分割的轻量级ConvNet

• 基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法

• 基于单目图像无监督学习的深度图生成

• PointConv：基于3D点云的深度卷积 络

• Deep Manta：单目图像下2d到3d由粗到精的多任务 络车辆分析

• PointRCNN : 基于3D点云下的目标检测

• 基于点云数据的3D部件感知聚焦目标检测 络

• 干货|深度学习如何融入工业机器视觉

• 混合深度卷积，更少参数下的轻量级 络

• 3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割

• 深度学习在3-D环境重建中的应用

• 非对称卷积增强CNN特征拟合

• 基于深度学习的特征提取和匹配方法介绍

• Robust Optimization in 3D Vision

• DCP: Deep Closest Point（点云匹配）

• 深度学习中如何应对图像数据不足/p>

3D视觉学习路线总结与资料

• 吐血整理|3D视觉系统化学习路线

• 那些精贵的3D视觉系统学习资源总结（附书籍、 址与视频教程）

• 一个狠招|如何高效学习3D视觉

• 那些精贵的「机器视觉」学习资料总结

• 那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结

• 学习攻略|清华大学对外免费开放2000门课程

图像处理

• 用于视频超分辨率的可变形三维卷积

• 通俗易懂的Harris 角点检测

• 印刷质量缺陷的视觉检测原理概述

• 2D、3D视觉技术干货之杂谈

• 一分钟详解initUndistortRectifyMap函数bug修复方法

• Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

• 透视变换（进阶）

• 粒子滤波在图像跟踪领域的实践

• 图像处理的仿射变换与透视变换

• 超详讲解图像拼接

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