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SLAM方向公众号、知乎、博客上有哪些大V可以关注？首发原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247487876&idx=1&sn=6132859e56600432187af811491817e0&chksm=97d7f413a0a07d05fc67d35333d088133fdbd3190c397a50a267c8d40237079da46204bbd1f9&token=74815

0.引言 SLAM十四讲把SLAM中涉及的基本知识点都涵盖了，知识梳理。 书本地址：http://www.broadview.com.cn/book/4938 书本代码：https://github.com/gaoxiang12/slambook1.SLAM概述SLAM：即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）数学描述：一个典型的SLAM系统如下图所示[1]:典型的SLAM系统中，输入传感器数据，前端...

CVPR2020数据集CVPR2020上开源的十个最有用的数据集，用数据来构建更好的人工智能，数据搬运工从来不应该缺席！下面就是十个数据集的分别解释：01FaceScape一个大规模高质量的3D人脸数据集，包括18760站高质量3D人脸模型，对938名自愿者实现20种表情采集，该数据训练可以实现对单张图像预测3D人脸的细节。适应于非商业开源项目。数据集下载地址：https://facescape.nju.edu.cn/02OASIS全称是开放的单图表面标注，是大规模的单图三

ORB-SLAM贡献：所有任务都使用ORB特征：无需GPU加速，在标准的CPU上可实时运行；具有视点和光照不变性；更加高效、可靠。使用covisibility graph：使得跟踪和建图聚焦在局部区域，能在大环境下实时操作。 使用 essential graph：基于位姿图的优化实现回环检测。 基于视点和光照显著不变性的实时相机重定位。 模型选择的自动初始化：选择创建平面和非平面场景的初始地图。 对地图点和关键帧的选择优胜劣汰的方法：提高跟踪鲁棒性和长时间运行。系统综述特征选取.