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三维重建基本学习路线

三维重建基本学习路线

  • 前言
  • 一.主要路线
  • 二、基础数学
  • 二、三维重建技术
    • 1.基于定位的三维重建技术
    • 2.基于建图的三维重建技术
  • 三.图像处理技术
  • 四.深度学习技术
  • 五.机器人技术

前言

随着三维重建的不断发展，我们不仅要学习传统的图像处理技术，基于定位的重建技术，基于建图的重建技术，也需要学习新时代与之结合的深度学习技术与实现项目落地的机器人工程师技术。

一.主要路线

以下是次序

  1. 基础数学
  2. 三维重建技术
  3. 机器人技术
  4. 深度学习技术
  5. 图像处理技术

datacamp的认证也很厉害，教python是创始人的朋友
Udacity的纳米学位很有用，并且师资都是世界顶尖的
但是两者过于偏工程实践而忽略了基础知识

基础的数学原理和源码可以看深蓝学院的课程

推荐的课程是希望从师资和效率方面达到最优化的学习

二、基础数学

概率论
线性代数
高等数学
最优化
矩阵分析

二、三维重建技术

1.基于定位的三维重建技术

slam着重于利用传感器对机器人进行定位，建图往往只是其附加功能，建图像的准确度和稠密度较低。
基础理论和实践看高博的slam入门，最新的课程在深蓝学院。
https://www.shenlanxueyuan.com/course/433

2.基于建图的三维重建技术

隋唐老师会着重讲MVS等深度图融合的技术，这类技术着重于建立稠密而精确的三维图像。有部分和高博的课程重合，但是大部分都可以作为高博课程的一个补充，毕竟高博对于这类技术就在最后提了一下
推荐的课也是深蓝学院的，隋唐老师的课程
https://www.shenlanxueyuan.com/course/404

三.图像处理技术

  1. 传统图像处理技术
    对传统的图像进行降噪，变换处理往往是研究中的基本功。
    推荐的仍然是深蓝学院的课程
    https://www.shenlanxueyuan.com/course/230
  2. 三维点云处理技术
    对三维点云进行分割和处理
    推荐深蓝学院的课程
    https://www.shenlanxueyuan.com/course/432

四.深度学习技术

  1. 理论学习：深蓝学院 深度学习理论与实践https://www.shenlanxueyuan.com/course/402
  2. 实践学习：datacamp 深度学习课程https://www.datacamp.com/

五.机器人技术

  1. Udacity的机器人软件工程师课程 https://www.udacity.com/

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    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
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