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特殊之處：相對於fcn而言，將獲取的語義資訊投影到kinect地圖裡 獲取3d的地圖
一般的語義分割都是影象形態 沒有定位資訊，這個有相對的三維位置關係
儀器：kinect 需要深度圖
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儀器：elastic本身需要kinect深度圖
3）pop-up slam: semantic monocular plane slam for low-texture environments
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好像用lsd slam的雙目影象 得到深度資訊 然後直接構建三維環境（反正是低紋理地區 很好建）
在低紋理條件下（這裡可能已經是3d圖了？）提取邊界線，然後選擇地線（這個例子裡面分割出地面和門 ） 然後構建三維建模 感覺只適用於室內的沒什麼雜物的環境內，規格化場景可以使用。
4）pointnet
點雲 純神經網路 將散亂點雲識別出乙個個物體
二、slam資源庫
開源slam論壇 其中最新的是orb-slam 有一些雷射的開源slam 日後可能有用
當前的開源slam方案
slamcn 中文slam小社群
【泡泡機械人福利】機械人頂級會議源**鏈結大放送！（實時更新）機械人頂級會議中，不乏很多配套的優秀開源**
三、語義相關 語義分割 目標識別
1） gpu c++ 動態物體分割和重建
2） 4k mask rcnn coco object detection and segmentation #2
3） 用於街景語義分割的全解析度殘差網路（cvpr-12）
4） segnet: road scene segmentation 畫素級別分類分割
似乎有cpu版本
5） icnet for real-time semantic segmentation on high-resolution images
四、其他類
其餘的： 無人機 ros 地圖定位等
視覺SLAM 視覺SLAM相關開源演算法總結
第乙個實時 單目slam系統，基於ekf優化。單目，只有tracking，進行了有效的特徵點對的匹配。之後有enft slam.適用於各種各樣的相機，除了常見的單目，雙目，rgb d的分類，還適用於透視 魚眼甚至自己設計的相機。通過使用apriltag基準標記實現slam 76 提出了一種基於李代數...
SLAM研究資源彙總
參考conference ranks 涉及了控制領域，無人車領域，人工智慧領域等等多領域都有 1 vo vio 組合導航定位 2 與深度學習結合，做估計位姿，用來做閉環檢測 場景的再識別 3 語義slam 語義地圖 4 雷射slam 5 水下slam 6 資料關聯 7 光度矯正 8 仿生slam 偏...
雷射slam 雷射SLAM與視覺SLAM的特點
雷射slam與視覺slam的特點 目前，slam技術被廣泛運用於機械人 無人機 無人駕駛 ar vr等領域，依靠感測器可實現機器的自主定位 建圖 路徑規劃等功能。由於感測器不同，slam的實現方式也有所不同，按感測器來分，slam主要包括雷射slam和視覺slam兩大類。其中，雷射slam比視覺sl...