SLAM实战项目来啦!基于DSO和MVSNet的实时位姿估计与稠密重建、视觉点线SLAM

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机器人自主运动离不开最近几年非常火的机器人同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术。

最近几年学术界诞生了大量优秀的SLAM算法框架,并且随着三维传感器的飞速发展和嵌入式设备算力的快速提升,SLAM技术开始大规模商业化应用,包括但不限于服务机器人、自动驾驶车辆、增强现实智能穿戴设备、智能无人机等

作为SLAM研究者,你是否遇到过如下问题:

  • 读懂开源代码,但不知道如何动手做自己的第一个项目?

  • 没有项目可做,想要有人手把手指导完成一个实际项目?

  • 缺乏实战经验,想要倒逼自己实操,快速积累项目经验?
  • 论文找不到思路,不知道如何润色、投稿合适期刊?
  • …

计算机视觉life经过精心准备,开设了论文和项目课程,小班教学,每个项目限额10人(报满提前截止)。主要亮点:

  • 专业的指导老师,带领你一步一个脚印自己完成

  • 小班教学 + 直播 + 小组学习 + 指导 + 定期汇报

  • 2个月高强度系统教学 + 高效率自我提升

【项目1】基于DSO和MVSNet的实时位姿估计与稠密重建

项目实现的demo如下

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    【项目2】基于ORB-SLAM2的点线特征位姿估计

    项目实现的demo如下

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      为了双方都能愉快合作,报名同学需要先扫描对应海报中二维码填写报名意向表我们会做初步筛选,通过筛选的我们会联系你后续事宜。

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