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2022-07-25 05:27:55
SVD分解
为什么尺度等价性矩阵自由度减一
线性代数的本质
矩阵的自由度(degrees of freedom)
最小二乘法
贝叶斯、似然、先验、后验
罗德里格斯公式推导
反对称矩阵
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视觉slam14讲 全笔记
第1-2讲 初识slam
第3讲 三维空间刚体运动
第4讲 李群与李代数
第5讲 相机与图像
第6讲 非线性优化
第7讲 (1) 视觉里程计1
第7讲 (2) 本质矩阵 基础矩阵 单应矩阵
第7讲 (3) 相机运动的估计2D-2D/3D-2D/3D-3D
第8讲 视觉里程计2 光流法/直接法
第9讲 (1) 卡尔曼滤波
第9讲 (2) BA与图优化
第10讲 后端2
第11讲 回环检测
第12讲 建图
第14讲 现在与未来
相关数学基础 总结
为什么尺度等价性矩阵自由度减一
线性代数的本质
矩阵的自由度(degrees of freedom)
最小二乘法
贝叶斯、似然、先验、后验
罗德里格斯公式推导
反对称矩阵
IMU相关知识点总结
待补充
ORB-SLAM3
ORB-SLAM2 学习笔记
相机标定
第1章 标定基础知识
paper reading
ORB-SLAM3
基于单目视觉的SLAM方法综述
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