李明磊课题组教学素材
李明磊
目录
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1 读研入学须知
1.1 研究生的学业内容
1.2 研究生应锻炼的能力
1.3 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 Deep Learning
3.1 机器学习基础-李明磊
3.2 神经网络基础-李明磊
3.3 卷积神经网络-李明磊
3.4 电子书-2023动手学深度学习
3.5 从UNet学习编程
3.6 ImageNet
3.7 transformer原理-柴家辉
3.8 ViT的演进脉络-许乐恒
3.9 Meta-transformer-周聪
3.10 Bag of visual word
3.11 Graph cut Tutorial
3.12 遥感地物分类-张彩煜
4 Topic 1: 3D Point cloud processing
4.1 南亮亮教授讲座
4.2 PCL library-刘琴
4.3 点云配准-彭澍
4.4 点云配准-4PCS算法
4.5 三维表面建模-刘琴
4.6 Fast-LIO-许立
4.7 3DGS-许乐恒
4.8 决策树、随机森林及其在点云处理中的应用
5 Topic 2: 点云深度学习
5.1 Hao Su-Deep Learning on Point Clouds
5.2 点云中的深度学习方法综述-李敏20240731
5.3 点云卷积神经网络-李敏
5.4 Depth completion-李正
5.5 用于3D点云补全的点分形网络 PF-Net(2020)-周聪
5.6 基于Transformer增强的多步点移动路径点云补全网络 PMP-Net++(2023)-周聪
5.7 基于自结构增强的点云补全网络 PointSea(2025)-周聪
5.8 用于点云补全的分层多尺度融合网络及其稳定的对抗性改进 HMSF-Net-周聪
6 Topic 3:雷视融合
6.1 无人机视频教程
6.2 激光雷达与图像融合-朱宁宁
6.3 激光雷达和相机动态联合标定-柴家辉
6.4 LCCNET:基于成本体积的激光雷达和相机联合标定-柴家辉
6.5 面向低空飞行避障的激光雷达点云场景理解研究-李敏
6.6 面向无人机自主着陆的快速轻量级高鲁棒深度学习视觉管线--郭一凡
6.7 EA-LSS: Edge-aware Lift-splat-shot Framework for 3D BEV Object Detection-顾严箫
7 Topic 4: 图像深度特征
7.1 1108-傅圣杰
7.2 0324 Fast-FoundationStereo: Real-Time Zero-Shot Stereo Matching-傅圣杰
7.3 MoGe-2: Accurate Monocular Geometry with Metric Scale and Sharp Details-唐佳瑞
8 Topic 5: SLAM 制图导航
8.1 Visual Tracking 教学
8.2 Kalman filter
8.3 orbSLAM-李家松
8.4 ORB-SLAM2-李佳
8.5 VDO-SLAM-李佳
8.6 非线性优化-李佳
8.7 VSO-SLAM-钱泓宇
8.8 UAV 视觉引导降落-曹亚楠
9 Structure light 3D教程-不做该方向就不用看
9.1 工业相机的选型
9.2 结构光扫描基本原理
9.3 南理工讲座
9.4 四川大学讲座
9.5 3D结构光课程
9.5.1 第一课:结构光前奏:双目立体匹配算法
9.5.2 第二课:单目标定理论+实践:计算内参,去除畸变
9.5.3 第三课:双目标定理论+实践:确定相机相互位置
9.5.4 第四课:双目立体匹配算法理论+OPENCV实践
9.5.5 第五课:主动标记区域,相移法+多频外差
9.5.6 第六课:主动标记区域,相移法+格雷码
9.5.7 第七课:双目重建实践,三角法
9.5.8 第八课:双目相机重建,逆相机法
orbSLAM-李家松
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2021年9月20日,李家松整理。
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