目录

  • 1 读研入学须知
    • 1.1 研究生的学业内容
    • 1.2 新建课程目录
    • 1.3 研究生应锻炼的能力
    • 1.4 研究生选课
  • 2 写作指导
    • 2.1 科技写作循序渐进
    • 2.2 投稿期刊 推荐目录
    • 2.3 机器人领域的期刊-无人机
    • 2.4 参考文献格式规范问题
    • 2.5 申请专利指导
    • 2.6 课题组已发论文
    • 2.7 毕业论文的注意要点
  • 3 Topic 1: 3D Point cloud processing
    • 3.1 南亮亮教授讲座
    • 3.2 PCL library-刘琴
    • 3.3 点云配准-彭澍
    • 3.4 点云配准-4PCS算法
    • 3.5 三维表面建模-刘琴
    • 3.6 激光雷达与图像融合-朱宁宁
    • 3.7 Fast-LIO-许立
    • 3.8 3DGS-许乐恒
  • 4 Topic 2: 点云深度学习
    • 4.1 电子书-2023动手学深度学习
    • 4.2 Hao Su-Deep Learning on Point Clouds
    • 4.3 点云中的深度学习方法综述-李敏20240731
    • 4.4 点云卷积神经网络-李敏
    • 4.5 Depth completion-李正
  • 5 Topic 3: SLAM 制图导航
    • 5.1 cv course
    • 5.2 Visual Tracking 教学
    • 5.3 Kalman filter
    • 5.4 orbSLAM-李家松
    • 5.5 ORB-SLAM2-李佳
    • 5.6 VDO-SLAM-李佳
    • 5.7 非线性优化-李佳
    • 5.8 VSO-SLAM-钱泓宇
    • 5.9 UAV 视觉引导降落-曹亚楠
  • 6 Topic 4: Deep Learning
    • 6.1 机器学习基础-李明磊
    • 6.2 神经网络基础-李明磊
    • 6.3 卷积神经网络-李明磊
    • 6.4 从UNet学习编程
    • 6.5 ImageNet
    • 6.6 Recursive Bayes Filtering
    • 6.7 Bag of visual word
    • 6.8 Graph cut Tutorial
    • 6.9 遥感地物分类-张彩煜
    • 6.10 张彩煜-ICIVC2022
    • 6.11 李明磊-ISPRS2022
    • 6.12 transformer原理-柴家辉
    • 6.13 Meta-transformer-周聪
  • 7 Topic 5: Structure light 3D
    • 7.1 工业相机的选型
    • 7.2 结构光扫描基本原理
    • 7.3 南理工讲座
    • 7.4 四川大学讲座
    • 7.5 3D结构光课程
      • 7.5.1 第一课:结构光前奏:双目立体匹配算法
      • 7.5.2 第二课:单目标定理论+实践:计算内参,去除畸变
      • 7.5.3 第三课:双目标定理论+实践:确定相机相互位置
      • 7.5.4 第四课:双目立体匹配算法理论+OPENCV实践
      • 7.5.5 第五课:主动标记区域,相移法+多频外差
      • 7.5.6 第六课:主动标记区域,相移法+格雷码
      • 7.5.7 第七课:双目重建实践,三角法
      • 7.5.8 第八课:双目相机重建,逆相机法
  • 8 Topic 6: Point Cloud Completion
    • 8.1 PFNet-周聪
  • 9 项目:​机载光电数据多源融合景象匹配导航
    • 9.1 无人机视频教程
  • 10 临时视频
    • 10.1 点云处理
    • 10.2 新建课程目录
  • 11 雷视融合
    • 11.1 基于几何监督深度学习的激光雷达和相机的动态联合标定
    • 11.2 LCCNET:基于成本体积的激光雷达和相机联合标定
  • 12 组会
    • 12.1 1108
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