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https://github.com/yanyan-li/SLAM-BOOK

这是一本关于SLAM的书稿，希望能清楚的介绍SLAM系统中的使用的几何方法和深度学习方法。书稿最后应该会达到200页左右，书稿每章对应的代码也会被整理出来。
https://github.com/yanyan-li/SLAM-BOOK

slam

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这是一本关于SLAM的书稿，希望能清楚的介绍SLAM系统中的使用的几何方法和深度学习方法。书稿最后应该会达到200页左右，书稿每章对应的代码也会被整理出来。

Host: GitHub
URL: https://github.com/yanyan-li/SLAM-BOOK
Owner: yanyan-li
Created: 2020-05-06T20:05:13.000Z (over 4 years ago)
Default Branch: master
Last Pushed: 2024-07-20T14:57:03.000Z (2 months ago)
Last Synced: 2024-07-20T15:30:37.809Z (2 months ago)
Topics: slam
Language: Python
Homepage:
Size: 67.7 MB
Stars: 1,004
Watchers: 48
Forks: 160
Open Issues: 0
Metadata Files:
- Readme: readme.md

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README

# SLAM 中的几何与学习方法

近年来，深度学习在更高层级的视觉任务中取得瞩目的成绩，如:物体识别,语义分割等。这些课题曾是传统视觉无法或很难解决的任务。深度学习方法的这种能力拓展了我们对视觉任务的想象空间，越来越多的 SLAM 开始在他们的框架中通过融合学习的方法来改进位姿估计的准确程度和环境重建的效果。但是深度学习是一个非常宽广的领域,和 SLAM 相关的课题只是它的一个分支，本书稿将会挑选、聚焦与 SLAM 相关的深度学习任务，希望能通过这本书稿来介绍SLAM 系统中使用的几何和深度学习的方法，帮助读者掌握最新的进展。

![pipeline_glslam](images/pipeline_glslam.png)

## 更新说明

| 章节 | 更新内容 | 日期 | 备注 |
| -------------------------------------------------------- | -------- | :------: | ---: |
| | | | |
| [0_书稿概述.pdf](0_书稿概述.pdf) | | 01, July | |
| [1_SLAM问题的提出与方案.pdf](1_SLAM问题的提出与方案.pdf) | | 16, July | |
| [2.多视图几何基础.pdf](2.多视图几何基础.pdf) | | 30, July | |
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## 改善书稿质量

如果你在阅读材料的过程中发现问题，请在这里提交一个issue，我可以继续修改它。

如果你有问题/建议，请给我发邮件：[email protected], 主题带有 “GL-SLAM书稿”。

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