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技 术 刘 S k i p t o c o n t e n t 技 术 刘 M e n u 首 页 3 D & S L A M 深 度 学 习 软 件 开 发 工 具 资 源 知 识 库 关 于 我 C h a t G P T 论 文 笔 记 ： A S L F e a t : L e a r n i n g L o c a l F e a t u r e s o f A c c u r a t e S h a p e a n d L o c a l i z a t i o n 2 0 2 1 年 1 2 月 1 日 本 文 是 基 于 D 2 N e t 的 进 一 步 改 进 ， 主 要 创 新 点 如 下 ： 1 ） 使 用 D e f o r m a b l e C o n v o l u t i o n 来 进 行 稠 密 的 变 换 估 计 和 特 征 提 取 2 ） 使 用 特 征 金 字 塔 适 应 空 间 分 辨 率 以 及 使 用 l o w l e v e l 细 节 来 进 行 精 确 的 特 征 点 定 位 1 M e t h o d s 1 . 1 P r e r e q u i s i t e s 本 文 的 网 络 设 计 基 于 以 下 两 个 工 作 ： D C N 和 D 2 N e t ， 首 先 回 顾 这 两 个 工 作 的 主 要 思 想 ： D e f o r m a b l e c o n v o l u t i o n a l n e t w o r k s ( D C N ) 可 变 形 卷 积 ( D e f o r m a b l e C o n v o l u t i o n a l N e t w o r k s , D C N ) 的 目 的 主 要 是 学 习 动 态 感 受 野 ， 对 于 传 统 卷 积 来 说 ， 其 公 式 为 ： 其 中 代 表 卷 积 的 中 心 点 坐 标 ， 代 表 卷 积 范 围 内 的 偏 移 量 ， . . . 论 文 笔 记 ： N e R F : R e p r e s e n t i n g S c e n e s a s N e u r a l R a d i a n c e F i e l d s f o r V i e w S y n t h e s i s 2 0 2 1 年 1 1 月 1 日 N e R F 是 E C C V 2 0 2 0 的 O r a l ， 影 响 非 常 大 ， 可 以 说 从 基 础 上 创 造 出 了 新 的 基 于 神 经 网 络 隐 式 表 达 来 重 建 场 景 的 路 线 。 由 于 其 简 洁 的 思 想 和 完 美 的 效 果 ， 至 今 仍 然 有 非 常 多 的 3 D 相 关 工 作 以 此 为 基 础 。 N e R F 所 做 的 任 务 是 N o v e l V i e w S y n t h e s i s （ 新 视 角 合 成 ） ， 即 在 若 干 已 知 视 角 下 对 场 景 进 行 一 系 列 的 观 测 （ 相 机 内 外 参 、 图 像 、 P o s e 等 ） ， 合 成 任 意 新 视 角 下 的 图 像 。 传 统 方 法 中 ， 通 常 这 一 任 务 采 用 三 维 重 建 再 渲 染 的 方 式 实 现 ， N e R F 希 望 不 进 行 显 式 的 三 维 重 建 过 程 ， 仅 根 据 内 外 参 直 接 得 到 新 视 角 渲 染 的 图 像 。 为 了 实 现 这 一 目 的 ， N e R F 使 用 用 神 经 网 络 作 为 一 个 3 D 场 景 的 隐 式 表 达 ， 代 替 传 统 的 点 云 、 网 格 、 体 素 、 T S D F 等 方 式 ， 通 过 这 样 的 网 络 可 以 直 接 渲 染 任 意 角 度 任 意 位 置 的 投 影 图 像 。 N e R F 的 思 想 比 较 简 单 ， 就 是 通 过 输 入 视 角 的 图 像 每 个 像 素 的 射 线 对 于 密 度 （ 不 透 明 度 ） 积 分 进 行 体 素 渲 染 ， 然 后 通 过 该 像 素 渲 染 的 R G B 值 与 真 值 进 行 对 比 作 为 L o s s 。 由 于 文 中 设 计 的 体 素 渲 染 是 完 全 可 微 的 ， 因 此 该 网 络 可 学 习 ： 其 主 要 工 作 和 创 新 点 如 下 ： 1 ） 提 出 一 种 用 5 D 神 经 辐 射 场 ( N e u r a l . . . I R O S 2 0 2 1 T H E H I L T I S L A M 挑 战 赛 冠 军 算 法 回 顾 2 0 2 1 年 1 0 月 1 3 日 近 日 我 们 团 队 参 加 的 I R O S 2 0 2 1 T h e H I L T I S L A M 挑 战 赛 获 得 了 最 终 的 冠 军 。 本 文 是 对 于 本 次 比 赛 的 算 法 的 实 验 和 思 考 ， 版 权 所 有 ： 旷 视 科 技 。 原 文 链 接 ： h t t p s : / / z h u a n l a n . z h i h u . c o m / p / 4 2 0 1 9 2 5 8 6 近 日 ， I R O S 2 0 2 1 T h e H I L T I S L A M 挑 战 赛 公 布 了 竞 赛 结 果 ， 旷 视 研 究 院 荣 获 此 次 挑 战 赛 的 冠 军 。 这 是 继 去 年 包 揽 C V P R 2 0 2 0 S L A M 挑 战 赛 全 部 赛 道 的 冠 军 后 ， 旷 视 研 究 院 再 次 获 得 顶 会 S L A M 竞 赛 的 冠 军 。 2 0 2 1 H I L T I S L A M 挑 战 赛 是 国 际 顶 级 会 议 — — 智 能 机 器 人 与 系 统 国 际 会 议 （ I E E E / R S J I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n I n t e l l i g e n t . . . 论 文 笔 记 ： E n d t o E n d L e a r n a b l e G e o m e t r i c V i s i o n b y B a c k p r o p a g a t i n g P n P O p t i m i z a t i o n 2 0 2 1 年 8 月 2 5 日 本 文 针 对 传 统 P n P 方 法 与 深 度 学 习 的 结 合 做 了 一 些 工 作 ， 整 体 思 路 比 较 简 单 ， 主 要 就 是 怎 么 把 传 统 方 法 P n P 的 残 差 反 向 传 播 给 神 经 网 路 ， 从 而 能 够 实 现 E n d 2 E n d 的 训 练 ， 以 及 无 需 给 定 数 据 关 联 下 的 计 算 （ B l i n d P n P ） 。 1 B a c k p r o p a g a t i n g a P n P s o l v e r ( B P n P ) 首 先 用 数 学 语 言 描 述 P n P 问 题 。 定 义 g 是 一 个 P n P s o l v e r ， 其 输 出 y 是 求 解 的 6 D o F 姿 态 ： 其 中 x 代 表 特 征 点 在 图 像 上 的 . . . C V P R 2 0 2 1 I m a g e M a t c h i n g 挑 战 赛 双 冠 算 法 回 顾 2 0 2 1 年 8 月 6 日 借 之 前 我 们 给 公 司 提 供 的 文 章 ， 总 结 一 下 前 一 段 时 间 参 赛 的 一 些 实 验 和 思 考 。 本 文 版 权 所 有 ： 旷 视 科 技 。 原 文 链 接 ： h t t p s : / / w w w . z h i h u . c o m / q u e s t i o n / 3 2 0 6 6 8 3 3 / a n s w e r / 2 0 4 1 5 1 6 7 5 4 I m a g e M a t c h i n g （ 图 像 匹 配 ） 是 计 算 机 视 觉 领 域 最 基 础 的 技 术 之 一 ， 它 是 指 通 过 稀 疏 或 者 稠 密 特 征 匹 配 的 方 式 ， 将 两 幅 图 像 相 同 位 置 的 局 部 信 息 进 行 关 联 。 I m a g e M a t c h i n g 在 很 多 领 域 均 有 广 泛 应 用 ， 比 如 机 器 人 、 无 人 车 、 A R / V R 、 图 像 / 商 品 检 索 、 指 纹 识 别 等 等 。 在 今 年 刚 刚 结 束 的 C V P R 2 0 2 1 I m a g e M a t c h i n g 比 赛 中 ， 旷 视 3 D 组 获 得 两 冠 一 亚 的 成 绩 ， 本 文 介 绍 了 他 们 的 比 赛 方 案 、 实 验 和 一 些 思 考 。 比 赛 介 绍 图 像 匹 配 是 指 将 两 幅 图 像 具 有 相 同 或 者 相 似 属 性 的 内 容 或 结 构 进 行 像 素 上 的 识 别 与 对 齐 。 一 般 而 言 ， 待 匹 配 的 图 像 通 常 取 自 相 同 或 相 似 的 场 景 或 目 标 ， 或 者 具 有 相 同 形 状 或 语 义 信 息 的 其 他 类 型 的 图 像 对 ， 从 而 具 有 一 定 的 可 匹 配 性 。 I m a g e M a t c h i n g C h a l l e n g e 本 次 I m a g e M a t c h i n g C h a l l e n g e （ I M C ） 比 赛 还 是 分 为 两 个 赛 道 u n l i m i t e d k e y p o i n t s 和 r e s t r i c t e d k e y p o i n t s ， 即 每 张 图 片 可 提 取 特 征 点 数 量 分 别 小 于 8 k 和 . . . 论 文 笔 记 ： L i n e a r A t t e n t i o n M e c h a n i s m : A n E f f i c i e n t A t t e n t i o n f o r S e m a n t i c S e g m e n t a t i o n 2 0 2 1 年 2 月 1 5 日 由 于 经 典 的 D o t p r o d u c t A t t e n t i o n 具 有 较 大 的 空 间 和 时 间 复 杂 度 ， 虽 然 效 果 很 好 ， 但 由 于 图 像 和 视 频 输 入 的 数 据 量 经 常 比 文 字 大 很 多 ， 这 种 经 典 的 A t t e n t i o n 限 制 了 在 高 分 辨 率 图 像 中 的 应 用 。 本 文 提 出 了 一 种 线 性 的 A t t e n t i o n 模 块 ， 希 望 能 够 解 决 这 样 的 问 题 同 时 在 性 能 上 不 会 有 明 显 的 损 耗 。 本 文 主 要 贡 献 点 有 ： 1 ） 提 出 了 一 种 新 的 线 性 化 A t t e n t i o n 方 式 ， 能 够 将 计 算 复 杂 度 从     降 低 到   2 ） 该 A t t e n t i o n 机 制 使 得 A t t e n t i o n 与 网 络 的 结 合 更 加 通 用 和 灵 活 ； 3 ） 在 语 义 分 割 任 务 中 ， 该 A t t e n t i o n 机 制 的 引 入 在 多 种 b a s e l i n e 上 获 得 了 性 能 提 升 。 1   M E T H O D O L O G Y A . D e f i n i t i o n o f D o t P r o d u c t A t t e n t i o n 给 定 一 个 输 入 的 特 征 向 量   ， 其 中     代 表 特 征 长 度 ，   代 表 特 征 维 度 。 那 么 D o t P r o d u c t A t t e n t i o n . . . P o l i c y G r a d i e n t ( 策 略 梯 度 ) 2 0 2 1 年 1 月 1 5 日 P o l i c y G r a d i e n t ( 策 略 梯 度 ) 是 强 化 学 习 中 的 基 础 概 念 之 一 ， 在 很 多 工 作 中 都 会 使 用 （ 特 别 是 对 于 可 微 化 的 工 作 ） 。 本 文 内 容 主 要 来 自 于 台 大 李 宏 毅 的 教 学 课 件 。 下 载 地 址 ： 1 6 3 6 9 5 6 6 6 3 P P O ( v 3 ) 1   P o l i c y o f A c t o r 1 . 1 基 本 概 念 强 化 学 习 是 根 据 环 境 观 测 、 自 身 动 作 以 及 反 馈 来 学 习 网 络 的 一 种 方 式 。 它 通 常 有 以 下 一 些 概 念 ： P o l i c y 用     表 示 ， 它 是 一 个 深 度 神 经 网 络 ， 网 络 的 参 数 为   A c t o r 用     表 示 ， 它 是 我 们 可 以 控 制 的 动 作 。 比 如 对 于 上 面 的 游 戏 例 子 来 说 ， 我 们 每 一 步 可 以 选 择 l e f t r i g h t f i r e 三 种 动 作 。 它 就 是   P o l i c y G r a d i e n t 学 习 的 对 象 E n v i r o n m e n t 表 示 环 境 ， 这 是 我 们 无 法 改 变 的 。 我 们 仅 能 对 其 进 行 观 测 O b s e r v a t i o n R e w a r d 用   表 示 ， 它 是 我 们 采 用 动 作 后 从 环 境 获 得 结 果 。 比 如 对 于 上 面 的 游 戏 的 例 子 来 说 就 是 当 前 获 得 的 分 数 。 S t a t e 用 表 示 ， 它 是 我 们 当 前 所 处 的 状 态 T r a j e c t o r y 用   表 示 . . . U b u n t u 常 用 软 件 整 理 2 0 2 0 年 1 1 月 2 0 日 U b u n t u 默 认 系 统 比 较 简 单 ， 很 多 常 用 软 件 都 缺 乏 或 者 不 好 用 ， 这 里 记 录 下 我 常 用 的 一 些 软 件 以 备 后 续 使 用 。 0 系 统 环 境 U b u n t u 1 8 . 0 4 、 1 6 . 0 4 镜 像 源 参 考 ： h t t p s : / / m i r r o r . t u n a . t s i n g h u a . e d u . c n / h e l p / u b u n t u / 1 搜 狗 输 入 法 简 介 ： 搜 狗 拼 音 输 入 法 是 2 0 0 6 年 6 月 由 搜 狐 （ N A S D A Q ： S O H U ） 公 司 推 出 的 一 款 汉 语 拼 音 输 入 法 。 搜 狗 输 入 法 从 一 开 始 偏 向 于 词 语 输 入 特 性 ， 发 展 到 后 来 配 备 云 输 入 功 能 的 以 整 句 输 入 为 优 势 的 输 入 法 ， 是 中 国 大 陆 市 场 主 流 的 汉 语 拼 音 输 入 法 。 网 址 ： h t t p s : / / p i n y i n . s o g o u . c o m / l i n u x / 安 装 ： h t t p s : / / p i n y i n . s o g o u . c o m / l i n u x / h e l p . p h p 2 H a n d B a k e 视 频 编 解 码 简 介 ： H a n d B a k e 是 一 个 比 较 简 单 和 跨 平 台 的 视 频 转 换 软 件 。 无 需 特 别 技 巧 便 可 直 接 将 D V D 电 影 内 转 换 成 A V I / M P E G 4 格 式 , 还 有 M P 4 及 O G M 输 出 、 A A C 及 V o r b i s 编 码 。 H a n d B r a k e 能 转 换 被 加 密 的 ( e n c r y p t e d ) D V D ， 转 换 时 以 多 任 务 方 式 工 作 ， 同 时 让 你 选 择 语 言 ， 声 音 及 画 面 质 量 ， 转 换 后 的 画 面 大 小 等 。 具 备 x 2 6 4 的 多 线 程 H . 2 6 4 编 码 和 H . 2 6 4 . . . 论 文 笔 记 ： L e a r n i n g t o S o l v e N o n l i n e a r L e a s t S q u a r e s f o r M o n o c u l a r S t e r e o 2 0 2 0 年 1 1 月 9 日 本 文 利 用 端 对 端 的 网 络 处 理 直 接 法 单 目 S L A M 问 题 。 作 者 在 多 个 数 据 集 和 问 题 上 实 验 ， 最 后 结 果 在 准 确 性 ， 参 数 量 和 速 度 上 都 超 过 L M 方 法 。 虽 然 整 篇 文 章 用 于 解 决 单 目 稠 密 S L A M 问 题 ， 不 过 由 于 是 在 整 个 框 架 中 优 化 后 端 的 非 线 性 最 小 二 乘 部 分 ， 其 思 想 对 于 S L A M 问 题 引 入 L e a r n i n g 具 有 普 适 性 。 与 B A N e t 比 较 类 似 ， 是 用 深 度 学 习 改 进 后 端 优 化 的 最 基 础 贡 献 之 一 。 本 文 主 要 创 新 点 如 下 ： 1 ） 提 出 了 基 于 非 线 性 最 小 二 乘 优 化 的 一 个 端 到 端 训 练 的 框 架 ； 2 ） 先 验 和 正 则 项 学 习 都 直 接 来 自 于 训 练 数 据 ； 3 ） 第 一 个 采 用 机 器 学 习 来 优 化 光 度 误 差 的 算 法 。 1 背 景 本 文 背 景 比 较 类 似 于 基 于 优 化 问 题 的 直 接 法 。 1 . 1 非 线 性 最 小 二 乘 求 解 （ N o n l i n e a r L e a s t S q u a r e s S o l v e r s ） 典 型 的 非 线 性 最 小 二 乘 问 题 如 下 ： 其 中 代 表 第 j 项 的 误 差 ；   是 优 化 变 量 ；   代 表 目 标 函 数 。 通 常 求 解 这 样 的 问 题 会 采 用 数 值 优 化 的 方 法 ， 例 如 G a u s s N e w t o n ( G N ) 、 L e v e n b e r g M a r q u a d t ( L M ) 算 法 等 。 通 常 的 做 法 是 将 误 差 进 行 一 阶 展 开 ： 其 中 ： 则 最 优 迭 代 值 为 （ 使 得 当 前 误 差 函 数 取 极 小 的 迭 代 迭 代 方 向 ） ： 在   G a u s s N e w t o n ( G N ) 法 中 迭 代 步 长 通 过 下 述 方 程 求 解 ： 而 与 G N 算 法 不 同 ， L e v e n b e r g M a r q u a d t ( L M ) 算 法 引 入 改 善 收 敛 性 ， 其 迭 代 步 长 为 ： 以 上 是 典 型 的 通 过 梯 度 下 降 迭 代 优 化 最 小 二 乘 问 题 的 步 骤 。 1 . 2 . . . 论 文 笔 记 ： R A F T : R e c u r r e n t A l l P a i r s F i e l d T r a n s f o r m s f o r O p t i c a l F l o w 2 0 2 0 年 1 0 月 1 0 日 本 文 介 绍 了 一 种 叫 做   R e c u r r e n t A l l P a i r s F i e l d T r a n s f o r m s ( R A F T ) 的 光 流 网 络 ， 在 数 据 集 中 取 得 了 S O T A 的 结 果 。 主 要 亮 点 如 下 ： （ 1 ） S t a t e o f t h e a r t a c c u r a c y ： 本 文 在 K I T T I 相 对 现 有 最 好 结 果 取 得 了 1 6 % 的 误 差 下 降 ， 达 到 5 . 1 0 % （ F 1 ） 。 在 S i n t e l 上 取 得 了 3 0 % 的 误 差 下 降 （ 像 素 误 差 ） 。 是 目 前 最 好 的 结 果 。 （ 2 ） S t r o n g g e n e r a l i z a t i o n ： 仅 在 仿 真 数 据 集 训 练 时 ， R A F T 相 比 同 样 在 仿 真 数 据 集 训 练 的 最 好 的 网 络 结 果 有 4 0 % 的 误 差 下 降 。 （ 3 ） H i g h e f f i c i e n c y ：   R A F T 在 1 0 8 8 × 4 3 6 . . . 文 章 导 航 1 2 3 … 1 2 L a t e s t N e w s O u r t e a m w o n I C C V 2 0 2 3 3 D O p e n V o c a b u l a r y S c e n e U n d e r s t a n d i n g ( O p e n S U N 3 D ) C h a l l e n g e . 2 0 2 3 年 1 0 月 9 日 , N e w s O u r p a p e r T r i M i p R F : T r i M i p R e p r e s e n t a t i o n f o r E f f i c i e n t A n t i A l i a s i n g N e u r a l R a d i a n c e F i e l d s h a s b e e n s e l e c t e d a s a b e s t p a p e r f i n a l i s t f o r I C C V 2 0 2 3 ! 2 0 2 3 年 1 0 月 6 日 , N e w s O u r p a p e r T r i M i p R F : T r i M i p R e p r e s e n t a t i o n f o r E f f i c i e n t A n t i A l i a s i n g N e u r a l R a d i a n c e F i e l d s a c c e p t e d b y I C C V 2 0 2 3 a s O r a l P r e s e n t a t i o n . 2 0 2 3 年 8 月 1 5 日 , N e w s R e c e n t P o s t s 论 文 笔 记 ： A S L F e a t : L e a r n i n g L o c a l F e a t u r e s o f A c c u r a t e S h a p e a n d L o c a l i z a t i o n 论 文 笔 记 ： N e R F : R e p r e s e n t i n g S c e n e s a s N e u r a l R a d i a n c e F i e l d s f o r V i e w S y n t h e s i s I R O S 2 0 2 1 T H E H I L T I S L A M 挑 战 赛 冠 军 算 法 回 顾 论 文 笔 记 ： E n d t o E n d L e a r n a b l e G e o m e t r i c V i s i o n b y B a c k p r o p a g a t i n g P n P O p t i m i z a t i o n C V P R 2 0 2 1 I m a g e M a t c h i n g 挑 战 赛 双 冠 算 法 回 顾 近 期 评 论 M i n g . 发 表 在 《 论 文 笔 记 ： N e R F : R e p r e s e n t i n g S c e n e s a s N e u r a l R a d i a n c e F i e l d s f o r V i e w S y n t h e s i s 》 R i t z 发 表 在 《 论 文 笔 记 ： N e R F : R e p r e s e n t i n g S c e n e s a s N e u r a l R a d i a n c e F i e l d s f o r V i e w S y n t h e s i s 》 匿 名 发 表 在 《 论 文 笔 记 ： N e R F : R e p r e s e n t i n g S c e n e s a s N e u r a l R a d i a n c e F i e l d s f o r V i e w S y n t h e s i s 》 w a n g 发 表 在 《 [ R O S ] 安 装 U S B C a m e r a 驱 动 并 调 用 》 陈 发 表 在 《 [ D N N ] 《 神 经 网 络 与 深 度 学 习 》 中 文 版 及 代 码 下 载 》 归 档 归 档 选 择 月 份 2 0 2 1 年 1 2 月   ( 1 ) 2 0 2 1 年 1 1 月   ( 1 ) 2 0 2 1 年 1 0 月   ( 1 ) 2 0 2 1 年 8 月   ( 2 ) 2 0 2 1 年 2 月   ( 1 ) 2 0 2 1 年 1 月   ( 1 ) 2 0 2 0 年 1 1 月   ( 2 ) 2 0 2 0 年 1 0 月   ( 1 ) 2 0 2 0 年 8 月   ( 1 ) 2 0 2 0 年 7 月   ( 3 ) 2 0 2 0 年 6 月   ( 3 ) 2 0 2 0 年 4 月   ( 2 ) 2 0 2 0 年 3 月   ( 1 ) 2 0 2 0 年 2 月   ( 1 ) 2 0 2 0 年 1 月   ( 5 ) 2 0 1 9 年 1 2 月   ( 2 ) 2 0 1 9 年 1 1 月   ( 1 ) 2 0 1 9 年 1 0 月   ( 1 ) 2 0 1 9 年 9 月   ( 2 ) 2 0 1 9 年 8 月   ( 3 ) 2 0 1 9 年 7 月   ( 2 ) 2 0 1 9 年 5 月   ( 1 ) 2 0 1 9 年 2 月   ( 1 ) 2 0 1 8 年 1 2 月   ( 3 ) 2 0 1 8 年 1 0 月   ( 3 ) 2 0 1 8 年 9 月   ( 3 ) 2 0 1 8 年 8 月   ( 3 ) 2 0 1 8 年 6 月   ( 1 ) 2 0 1 8 年 5 月   ( 2 ) 2 0 1 8 年 4 月   ( 1 ) 2 0 1 8 年 2 月   ( 2 ) 2 0 1 7 年 1 2 月   ( 2 ) 2 0 1 7 年 1 1 月   ( 1 ) 2 0 1 7 年 1 0 月   ( 2 ) 2 0 1 7 年 8 月   ( 1 ) 2 0 1 7 年 2 月   ( 2 ) 2 0 1 6 年 1 2 月   ( 2 ) 2 0 1 6 年 1 0 月   ( 3 ) 2 0 1 6 年 9 月   ( 1 ) 2 0 1 6 年 8 月   ( 3 ) 2 0 1 6 年 7 月   ( 2 ) 2 0 1 6 年 3 月   ( 1 ) 2 0 1 6 年 2 月   ( 3 ) 2 0 1 6 年 1 月   ( 2 ) 2 0 1 5 年 1 2 月   ( 3 ) 2 0 1 5 年 1 1 月   ( 5 ) 2 0 1 5 年 1 0 月   ( 6 ) 2 0 1 5 年 8 月   ( 4 ) 2 0 1 5 年 7 月   ( 1 ) 2 0 1 5 年 4 月   ( 1 ) 2 0 1 5 年 2 月   ( 1 ) 2 0 1 5 年 1 月   ( 2 ) 2 0 1 4 年 1 1 月   ( 8 ) 分 类 分 类 选 择 分 类 3 D     ( 3 ) A n a c o n d a     ( 4 ) A n d r o i d 开 发     ( 5 ) C + +     ( 3 ) C L i o n     ( 1 ) C M a k e     ( 1 ) C N N     ( 1 ) D e e p S L A M     ( 9 ) G i t     ( 4 ) I o n i c     ( 1 ) i O S 开 发     ( 3 ) L a T e x     ( 1 ) L i n u x     ( 2 ) L o c a l F e a t u r e     ( 2 ) m x n e t     ( 1 ) O p e n C V     ( 4 ) O p t i c a l F l o w     ( 1 ) O S G     ( 6 ) P T A M     ( 1 ) P y t h o n     ( 1 ) P y T o r c h     ( 2 ) R e i n f o r c e m e n t L e a r n i n g     ( 1 ) R O S     ( 1 2 ) S L A M     ( 7 ) t e n s o r f l o w     ( 7 ) V i s u a l L o c a l i z a t i o n     ( 1 ) X c o d e     ( 1 ) 三 维 重 建     ( 1 ) 下 载     ( 5 ) 其 他 工 具     ( 6 ) 后 台 技 术     ( 4 ) 图 像 检 索     ( 1 ) 增 强 现 实     ( 1 ) 多 视 图 几 何     ( 1 ) 数 学 基 础     ( 2 ) 机 器 学 习 基 础     ( 2 ) 深 度 学 习     ( 4 ) 激 光 S L A M     ( 1 ) 理 论     ( 4 ) 算 法 基 础     ( 1 ) 网 站 技 术     ( 3 ) 资 源     ( 3 ) 部 署 与 优 化     ( 1 ) 其 他 操 作 注 册 登 录 条 目 f e e d 评 论 f e e d W o r d P r e s s . o r g © 2 0 2 4 技 术 刘 | W o r d P r e s s T h e m e b y S u p e r b W o r d P r e s s T h e m e s B a c k t o T o p ↑

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