克服己身，叫身服我
NeRF based SLAM学习笔记（4）：Nice-SLAM（2） NeRF based SLAM学习笔记（4）：Nice-SLAM（2）
NeRF based SLAM学习笔记（4）：Nice-SLAM（2）分享我在参加计算机视觉life的NeRF SLAM学习小组时做的ppt。 学习小组相关的资料已经开源，如下： NeRF-Based-SLAM-Incredible-In
2023-08-10 slam
NeRF 视觉SLAM
NeRF based SLAM学习笔记（3）：Nice-SLAM（1） NeRF based SLAM学习笔记（3）：Nice-SLAM（1）
NeRF based SLAM学习笔记（3）：Nice-SLAM（1）Contributions 提出了NICE-SLAM，一个密集的RGB-D SLAM系统，具有实时性、可扩展性、预测性和对各种具有挑战性的场景的鲁棒性。 NICE-SLA
2023-08-02 slam
NeRF 视觉SLAM
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NeRF based SLAM学习笔记（2）：NeRF与iMapNeRF相关工作与基础知识 ==volume rendering== voxel grids PDF（NeRF里面提到的PDF） ==normalized device
2023-07-30 slam
NeRF 视觉SLAM
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NeRF based SLAM学习笔记（1）：相关工作整理NeRF 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.08934 项目主页：https://www.matthewtancik.com/nerf 开源代码：ht
2023-07-26 slam
NeRF 视觉SLAM
Neural Implicit Representations in SLAM Neural Implicit Representations in SLAM
Neural Implicit Representations in SLAM 神经隐式表征在SLAM中的应用探索 讲座链接：https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/194 背景和基础知识介绍
2023-07-15 NeRF&3DGS
NeRF 视觉SLAM
SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas
SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas为了检测地图的合并，我们使用ORBSLAM的place recognition阶段。它对由共视图连接的三个关键帧进行重复的位置识别，以减少错误检测的风险。 下面介绍S
2023-05-27 slam
视觉SLAM
Exploring NeRF-My Journey Through Research and Code Exploring NeRF-My Journey Through Research and Code
Exploring NeRF: My Journey Through Research and Code Taichi 社区分享会 2023.4.26 如何阅读一篇论文Part 1对于像我一样的入门学习者，提供一些我学习过程中的经验 在读论
2023-04-26 其他
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基于神经网络的三维重建 基于神经网络的三维重建
基于神经网络的三维重建1 对NeRF的思考NeRF的核心是场景的隐式表示，给定一组影像，网络去学习这个三维场景，然后当指定任意一个位姿的时候，就输出它对应的图片。这其实和传统的SfM的流程是一样的，没什么新鲜的。唯一不同的是SfM构建的是场
2023-04-25 NeRF&3DGS
NeRF 三维重建
读博的选择、过程、出路 读博的选择、过程、出路
读博的选择、过程、出路 中科院博士，程小六 为什么读博？ 去高校、研究所、企业的研究院，必须要读博，这是个门槛 海归，特别是知名学校，优势非常大 需要做博后，去好几个地方做博后，去积累一些人脉、项目、经验，最后才能去当一个老师
2023-04-06 其他
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SLAM论文从零到一 SLAM论文从零到一
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。
2023-03-26 slam
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几种关键帧选择方案 几种关键帧选择方案
几种关键帧选择方案ORB-SLAM插入关键帧的条件即是必须满足条件1以及满足2.1-2.3中任意一个条件。 必须满足的条件： 1. 内点数必须超过设定的最小阈值，并且重叠度不能太大； 原因：保证关键帧跟踪的质量，同时，避免引入过多的信息冗余
2023-03-25 slam
视觉SLAM
视觉里程计总结 视觉里程计总结
视觉里程计总结任务目标《视觉SLAM十四讲》里面介绍到视觉里程计的任务是： 估算相邻图像间相机的运动 估计局部地图 基本方法视觉里程计常用的方法是特征点法、光流法、直接法。 笔者认为这几种方法最根本的区别在误差函数上，所以这里不再从最最
2023-03-24 slam
视觉SLAM
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