SLAM论文从零到一

对2023年3月26日微信公众号《计算机视觉life》直播的一个总结

主讲人的经历：

主讲人情况：

博⼀开始入门，经历了⼀年多发了第⼀篇论文（顶会）；

实验室没有足够的积淀，缺乏指导；目前发表了RAL、ICRA等。

开始的问题：

没有正面反馈；不知道怎么选题；不知道怎么看论文和代码；一直在入门，从来没进门。

转变的契机：

加入了星球，然后开始和别人交流，交流是非常重要的。

我觉得最重要的契机还是第一篇论文想法的提出，有想法了工作才有明确的方向，各种正面的反馈才会到来。

开始做研究：

行动写代码，做实验，思考结论，反复做实验；投稿；修稿，回复审稿人。

ORB-SLAM3有个突出的贡献，即多地图，而主讲人学习ORB-SLAM3的同时在做无共同视野的多相机之间的标定项目，这两个东西突然产生了共鸣；
之后提出了“尝试多相机分别运行ORB-SLAM3建图，然后建图之后利用每个相机的地图来计算标定参数”的想法；
开始在ORB-SLAM3的基础上改代码，集中看某些部分的代码，写了两个月的代码，做了实验，然后这个相机标定的精度是OK的；
在前一步的基础上开始思考为什么有的场景效果不太好，如何改进，如何选择特征点，如何消除ORB-SLAM3的累积误差等；
最终做完实验，第⼀次正式写小论文，投了RAL，过了两个月收到 review，然后给了⼀个月改稿时间，根据审稿人意见补充实验，改进方案，和审稿人解释自己的工作，最后成功被接收。
在发了第⼀篇论文之后就不焦虑了，生活状态也好起来了，发论文基本的流程都熟悉过⼀遍，可以更快地发出新的论文了。

论文从一到多：

没有山顶上的指导，就站在山腰上指路。所以作为站在山腰上的人，开始帮助四个师弟学习，帮助他们入门，以输出的方式进行思考。

学习建议：

单打独斗不可取，一定要找组织，多交流，保持输出；

保证一定量的输入，有输入才能有产出；