汇总 |计算机视觉系统学习资料下载

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后台回复 「资料」，即可下载 计算机视觉干货资料，涉及相机标定、三维重建、

立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、姿态估计、多视图几何、多传感器融合等方向

【计算机视觉工坊简介】

公众号【计算机视觉工坊】，特邀嘉宾及合伙人，先后就职于百度、商汤及知名自动驾驶公司，主要研究方向为计算机视觉、目标检测、语义分割、点云处理、三维重建、深度学习、AI芯片、产品落地等。博主先后任职于国内知名研究院、知名大厂，致力于3D视觉算法、三维测量、SLAM算法开发，涉及相机标定、手眼标定、结构光、点云后处理、三维重建等相关领域的研究，同时也是CSDN博客专家。计算机视觉工坊坚持原创，近一年来输出了非常多的高质量文章，获得了粉丝的一致好评，我们将始终坚持走原创路线，打造一个铁杆粉丝的聚集区。

【作者介绍】

公众号博主1：Tom Hardy，先后就职于国内知名研究院、自动驾驶独角兽公司，致力于计算机视觉算法、深度学习算法、自动驾驶感知算法等领域的研究，CSDN博客专家。

公众号博主2：小凡，先后任职于知名研究院、知名VSLAM公司，致力于3D视觉算法、VSLAM算法开发，涉及相机标定、手眼标定、结构光、点云后处理等相关领域的研究，CSDN博客专家。

公众号博主3：特邀嘉宾，主要来自于百度、商汤等一线大厂算法工程师及北航、中科院、南加州、亚琛工业、慕尼黑工业大学等海内外高校硕博。

计算机视觉工坊致力于：  分享技术、坚持原创、创造价值、结识一起追梦的人~

强力推荐关注【计算机视觉工坊】，CV前沿技术，不容错过，下面汇总了一些往期文章，大家一起学习~

往期文章汇总

SLAM

• ICRA2020重磅来袭——SLAM文章汇总

• 论文解读|激光视觉融合的Ｖ-LOAM

• Lidar与IMU标定代码实战：lidar_align

• 基于双目事件相机的视觉里程计

• LOAM论文介绍与A-LOAM代码简介

• ORB-SLAM3 Initializer.cpp函数解读

• ORB-SLAM3系列-多地图管理

• 聊聊这两年学习slam啃过的书！

• 一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

• 用于机器人导航辅助的6自由度姿态估计的平面辅助视觉惯性里程计

• 计算机视觉在生物力学和运动康复中的应用和研究

• 从理论到实践: ORB-SLAM3 Initializer完全解读

• 入坑slam，一位博士小姐姐的科研和成长分享（考研+读研+读博）

• 粒子滤波到底是怎么得到的？

• 一文详解bundle adjustment

• 基于视觉和惯性传感器的移动机器人手遥操作系统

• ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)

• 超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）

• 重用地图的单目视觉惯导SLAM系统

• ORB-SLAM3 单目地图初始化（终结篇）

• 重磅直播|计算深度分割技术的实现与全局效应下的结构光三维重建
  

• VSLAM|回环检测之词袋字典效果测试及一点思考

• [SLAM] a bite of SLAM
  

• SLAM从0到1——状态估计之最小二乘问题解法：最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM法
  

• SLAM从0到1——ORB特征提取及特征匹配
  

• 视觉SLAM简介（限于初学者）

• EPnP：一种复杂度为O(N)的求解PnP问题的方法

• ORB-SLAM2:一种开源的VSLAM方案

• 系列篇|一文尽览事件相机原理

• VSLAM|回环检测之词袋字典如何生成？

• 总结|ORB_SLAM2源码中字典使用细节

• 视觉里程计的轨迹评估的工具：evo

• ORB-SLAM：让人Orz的SLAM

• 视觉SLAM：一直在入门，从未到精通

• 卡尔曼滤波：究竟滤了谁？

• 特征点检测-ORB

• 深入剖析DSO的数学原理及实现

• VSO: Visual Semantic Odometry（视觉语义里程）

• MIT最近推出的：Kimera-实时度量语义SLAM开源系统

• 非线性优化：徒手实现LM算法

深度学习在3D视觉上的应用

• 深入研究自监督单目深度估计：Monodepth2

• 一种基于神经网络+结构约束的车道线检测方法

• 一种用于360度全景视频超分的单帧多帧联合网络

• 汇总|实时性语义分割算法（全）

• 汇总|实时性语义分割算法(共24篇）

• 一文带你了解基于视觉的机器人抓取自学习(Robot Learning)

• 杂乱场景中的尺度层次三维目标识别

• ECCV20| 3D目标检测时序融合网络

• CLOCs：3D目标检测多模态融合之Late-Fusion

• 3D目标检测多模态融合综述
  

• mask rcnn训练自己的数据集

• 谷歌最新论文：手机端的实时3-D目标检测

• STD：Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud(腾讯&香港大学)

• 基于2.5/3D的自主主体室内场景理解研究

• CVPR 2020 | 更高质量的点云补全：上海交通大学团队提出点云分形网络

• GhostNet : 轻量级网络模型，性能超越MobileNetV3(CVRP2020, 华为诺亚)

• 汇总|基于3D点云的深度学习方法

• 基于深度学习的三维重建算法综述

• SDOD：基于depth的实时3D检测与分割

• 汇总|3D点云分割算法

• DSGN：基于深度立体几何网络的3D目标检测（香港大学提出）

• VoxelNet阅读笔记

• 汇总|3D点云目标检测算法

• 基于深度法向约束的稀疏雷达数据深度补全（商汤科技和香港大学联合提出)

• FDDWNET:模型参数仅为0.8M，速度和准确率综合性能在轻量级分割网络中达到SOTA

• FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全

• RGPNET: 复杂环境下实时通用语义分割网络
  

• LiteSeg: 一种用于语义分割的轻量级ConvNet

• 基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法

• 基于单目图像无监督学习的深度图生成

• PointConv：基于3D点云的深度卷积网络

• Deep Manta：单目图像下2d到3d由粗到精的多任务网络车辆分析

• PointRCNN : 基于3D点云下的目标检测

• 基于点云数据的3D部件感知聚焦目标检测网络

• 干货|深度学习如何融入工业机器视觉

• 混合深度卷积，更少参数下的轻量级网络

• 3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割

• 深度学习在3-D环境重建中的应用

• 非对称卷积增强CNN特征拟合

• 基于深度学习的特征提取和匹配方法介绍

• Robust Optimization in 3D Vision

• DCP: Deep Closest Point（点云匹配）

• 深度学习中如何应对图像数据不足?

3D视觉学习路线总结与资料

• 吐血整理|3D视觉系统化学习路线

• 那些精贵的3D视觉系统学习资源总结（附书籍、网址与视频教程）

• 一个狠招|如何高效学习3D视觉

• 那些精贵的「机器视觉」学习资料总结

• 那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结

• 学习攻略|清华大学对外免费开放2000门课程

图像处理

• 用于视频超分辨率的可变形三维卷积

• 通俗易懂的Harris 角点检测

• 印刷质量缺陷的视觉检测原理概述
  

• 2D、3D视觉技术干货之杂谈
  

• 一分钟详解initUndistortRectifyMap函数bug修复方法

• Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

• 透视变换（进阶）

• 粒子滤波在图像跟踪领域的实践

• 图像处理的仿射变换与透视变换

• 超详讲解图像拼接/全景图原理和应用|附源码

• OpenCV实现多张图像拼接

• 人生的傅里叶变换

• 稠密光流----Farneback

• 角点检测----shi-tomas

• 图像合成与图像融合

相机标定

• 一文详解工业相机和镜头选取

• 计算机视觉基本原理——RANSAC

• 总结 | 相机标定的基本原理与改进方法

• 再谈「相机标定」

• 背光源：你究竟是怎样的波长？

• 一分钟详解「本质矩阵」推导过程

• 一分钟详解OpenCV之相机标定函数calibrateCamera()

• 从零开始学习「张氏相机标定法」

• 藏在标定板身后的秘密

• 你会绘制椭圆吗？

• 计算机与机器视觉中的高精度相机标定

• 镜头、曝光，以及对焦（上）

• 镜头、曝光，以及对焦（下）

• 系列篇|事件相机-数据集与仿真器

• 事件相机角点检测，从原理到demo

结构光

• 系列篇|三维重建之纯格雷码三维重建

• 激光三角测量法在工业视觉检测上的应用

• 综述|线结构光中心提取算法研究
  

• 系列篇|结构光——格雷码解码方法

• 系列篇|结构光三维重建——相移法基本原理

• 那些你所不知道的结构光技术
  

• 系列篇|结构光三维重建基本原理

• 系列篇|单目结构光三维成像系统的标定方法

• 聊聊三维重建-条纹法之相位法(一)

• 聊聊三维重建-条纹法之相位法(二)

• 结构光三维重建原理

• 基于多频外插的结构光三维重建之投影仪标定

• 一分钟详解线结构光扫描系统

• 3D Scanner 相机：为工业机器人装上“火眼金睛”

传统3D视觉

• 摄影测量(计算机视觉)中的三角化方法

• 一种用于三维物体建模的精确、鲁棒的距离图像配准算法

• ECCV2020最佳论文解读之递归全对场变换(RAFT)光流计算模型
  

• 超全的3D视觉数据集汇总

• 面向高精度领域的视觉伺服算法汇总

• 一分钟详解鱼眼镜头标定基本原理及实现

• 「3D视觉技术交流群」精华帖与关键问题

• 多视角立体视觉MVS简介

• 摩尔条纹拯救我的3D检测

• 三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法？

• 点云配准(一 两两配准)

• 立体视觉动态测量技术

• 半全局匹配SGM

• 3D视觉技术的6个问答

• 聊聊三维重建-双目立体视觉原理

• 3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用实例

• 立体匹配论文笔记：AnyNet

• 一文读懂经典双目稠密匹配算法SGM

• OpenCV双目稠密匹配BM算法源代码详细解析

• OpenCV源代码分析——SGBM

点云处理

• FCGF-基于稀疏全卷积网络的点云特征描述子提取(ICCV2019)

• GRNet网络：3D网格进行点云卷积，实现点云补全

• 3D曲面重建之移动最小二乘法

• 在医学图像分析中使用ICP算法进行点云配准

• 两种ICP的改进算法：PLICP与NICP
  

• 一分钟详解PCL中点云配准技术

• 3Ｄ点云配准（二多幅点云配准）

• 点云配准(一 两两配准)

• 一分钟详解PCL-1.8.1从源码搭建开发环境一(Boost库的编译)

• PCL1.8.0+VS2013+Win10 x64的配置教程

• PCL从0到1|点云滤波之直通滤波与体素法滤波

• 最终章|一分钟详解PCL编译过程

三维重建篇

• 三维重建的定位定姿算法

• 多视图几何三维重建实战系列- Cascade-MVSNet

• 多视图立体匹配论文分享CasMVSNet

• 多视图立体匹配论文分享PVA-MVSNet

• 多视图几何三维重建实战系列之R-MVSNet

• 一文带你理解基于图像的三维重建

• 多视图几何三维重建实战系列之MVSNet

手眼标定

• EPSON机器人建立工具坐标系及TCP/IP通讯

• 大盘点|基于RGB图像下的机器人抓取

• 机器人抓取汇总|涉及目标检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划

• 机器人抓取领域性能评估标准

• 机器人抓取领域相关数据

GPU优化加速

• GPU加速——OpenCL学习与实践

• GPU高性能编程CUDA实战（二）

• CUDA8.0+VS2015+Win10开发环境搭建教程

基础入门篇

• ubuntu下如何安装两个版本OpenCV？

• Git使用教程：超详细、超傻瓜、超浅显、真正手把手教！

• 实战 | Docker ubuntu:18.04 镜像制作

• 实战|C++在vscode上的调试配置

• 如何高效地逛Github？

• 那些你所不知道的arXiv使用技巧

• 一分钟详解Git使用技巧（一）

• 那些你所不知道的免费文献下载工具

• CMakeLists.txt文件如何编写？（一 基础篇）

• 使用VA助手如何快速添加注释(按doxygen注释规范)

• 一分钟详解VS中快速生成dll和lib方法

• VS如何将核心函数封装成dll、lib，并供给第三方调用？

• VS2015 Visual Assist X 破解版安装教程

• Python IDE ——Anaconda+PyCharm的安装与配置

• Matlab R2018a 64位安装教程

• 那些你所不知道的文献下载网址经验总结

• QT在VS2013中的配置

• VS2013+OpenCV3.1.0配置方法

姿态估计

• 用于类别级物体6D姿态和尺寸估计的标准化物体坐标空间

• 基于改进的点对特征的6D位姿估计

• HybridPose：混合表示下的6D对象姿态估计

• 单阶段6D对象姿势估计

• 基于PPF方式改进的物体检测与位姿估计算法

• SilhoNet：一种用于3D对象位姿估计和抓取规划的RGB方法
  

• 单目图像3D物体的姿态检测
  

• CVPR2020 | 通过可微的代理投票损失进行6DoF对象位姿估计

• PVN3D: 基于Deep Point-wise 3D关键点投票的6D姿态估计网络（香港科技大学提出）
  

• 物体的三维识别与6D位姿估计：PPF系列论文介绍（一）

• 物体的三维识别与6D位姿估计：PPF系列论文介绍(二)——PPF-MEAM
  

• 盘点类别级物体6D位姿估计
  

• 大盘点|6D姿态估计算法汇总(上)

• 大盘点|6D姿态估计算法汇总（下）

• 基于点云方式的6D姿态识别

• 基于对应点的6D姿态识别

• 李飞飞团队最新论文：基于anchor关键点的类别级物体6D位姿跟踪

• 遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方式的机器人抓取检测

人脸识别

• 人脸识别技术介绍和表情识别最新研究
  

• 汇总|3D人脸重建算法
  

• 3D人脸重建和人脸分析常用的数据集汇总

自动驾驶

• 基于自动驾驶车辆的激光雷达与摄像头之间的在线标定算法

• 如何入门学习自动驾驶感知技术？

• ESPNet: 自动驾驶领域轻量级分割模型

• 视觉激光雷达信息融合与联合标定

• 单镜头视觉系统检测车辆的测距方法

• 应用于雷达信号的深度学习方法

• 深度学习基于摄像头和激光雷达融合的3-D目标检测

• 基于双目视觉的自动驾驶技术

• 传感器融合-数据篇（自动驾驶）

项目对接

• AI项目对接第一期

• AI项目对接第二期——缺陷检测

视觉竞赛

• 那些年，我们一起刷过的计算机视觉比赛

缺陷检测

• 缺陷检测开源工具

• 汇总|缺陷检测数据集

• 总结|深度学习实现缺陷检测

• 干货|深度学习实现零件的缺陷检测

图像分割

• 全景分割 | Learning to Fuse Things and Stuff

医疗影像

• 汇总|医学图像数据集

• 汇总|医学图像分析领域论文

车牌识别/OCR

• 超全的OCR数据集

• 大盘点|OCR算法汇总

• 车牌识别之车牌定位

行业动态

• 追势科技蒋如意博士:AVP环境感知和地图适配取得重大突破

• wuhan2020：武汉新型冠状病毒防疫开源信息收集平台

招聘信息

• 达摩院-机器智能实验室-视觉方向招聘

• 华为云EI产品部诚邀3D视觉算法大佬加入（社招&实习）
  

• 梅卡曼德机器人| 机器视觉算法、深度学习算法、软件开发等海量岗位
  

• INDEMIND|SLAM、计算机视觉、深度学习算法招聘（社招&实习）

• 招聘|技术总监&三维重建算法工程师

• 招聘|华为2012实验室中央媒体技术院实习生/校招/社招

• 年薪40w | 追势科技诚招感知算法和软件开发工程师

• SLAM、3D vision求职经历
  

读书笔记

• 2020，我的秋招
  

• 三公子论「财务自由」
  

• 如何成为一流的「匠人」？

• 职场的你，如何《赢》？

• 《跃迁——成为高手的技术》

• 浅忆《相爱十年》

• 《原则》之读书笔记

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