-基于深度学习和双目SLAM的实时动态建图与定位

热门回复：

• 夜月绫missdown:老哥，你这视频，前半部分相当于分别把开源项目orb，rgbdv2，yolo单独跑了一遍，后面是把rgbdv2和yolo一起运行，还卡成这样子，这是哪门子的融合啊，还不如我大二时候做的呢
• 莫里斯安娜:视频传上来一直没再管了，统一回复一下 这个只是我们当初大三参加校内比赛时候做的小项目，改进的地方确实不多，只是对关键帧的点云进行了识别并剔除一部分部分，这个不是用来发论文的，做到这步其实也发不了论文。当初想的还是从工程的角度对稠密slam进行一定的优化看看效果，如果做的好其实有利于slam向市场的转化，做的不好也算是一点经验教训。测试证明，效果确实一般，一方面是算法本身只是naive algorithm，另一方面由于当初特别想满足高帧率实时性的要求，所以没有加入点云分割的算法进去，只是用比较快的yolo识别了一下。 这个视频是当初答辩的时候用的，需要给评委介绍orb feature之类的所以跑了一些开源的算法，然后这个视频单独来看其实没啥价值，只是为了给自己留个备份。 我现在暂时没有在做slam了，所以暂时也不回答大家相关的技术问题了，很多东西网上都有，我也只能对某一小方面有点自己的理解，但是slam包括的东西太多了，自己能力有限，怕误人子弟。但是不排除之后去某些公司会做，前不久本来有机会去amd rtg的，但是因为不太懂ros的一些东西所以面试不太好。 最后说一下吧，技术交流不是比较你比我强 还是我比你强，而是大家交换意见，共同努力。自己很喜欢slam这一块， 希望能够看到稠密slam的大规模商用。
• Moonkissup:厉害了，这是up主做的吗，同vslam研究者
• A菌不葛油:一键三连安排上了
• 大富翁么:up主。你语义分割是怎么做的。 能分享下么。