本套课程深蓝学院16门课程合集，主要包括ROS机械臂开发从入门到实战、ROS理论与实践、从零手写Vio、多传感器融合、概率图模型、机器人学中的状态估计、基于图像的三维重建、激光SLAM从理论到实践、计算机视觉应用基础、三维点云课程、深蓝人脸识别、深蓝图卷积神经网络、视觉SLAMVIO开源代码解析等，文件大小共计297.07G，文章底部附下载地址。
深蓝学院16门课程合集 视频截图
深蓝学院16门课程合集 视频截图
课程目录 H-29294:深蓝学院16门课程合集
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├─深蓝学院：ROS机械臂开发从入门到实战
│ ├─第01节 ROS的过去、现在和未来
│ │ ROS的过去、现在和未来.mp4
│ │ 课件_ROS机械臂开发_1.ROS的过去、现在和未来.pdf
│ │ 资料 (2).txt
│ │
│ ├─第02节 风靡机器人圈的ROS到底是什么
│ │ │ 【课件】风靡机器人圈的ROS到底是什么.pdf
│ │ │ 风靡机器人圈的ROS到底是什么.mp4
│ │ │
│ │ └─【代码】风靡机器人圈的ROS到底是什么
│ │ 【代码】风靡机器人圈的ROS到底是什么.zip
│ │
│ ├─第03节 如何从零创建一个机器人模型
│ │ │ 【课件】如何从零创建一个机器人模型.pdf
│ │ │ 如何从零创建一个机器人模型.mp4
│ │ │
│ │ ├─【代码】如何从零创建一个机器人模型
│ │ │ 【代码】如何从零创建一个机器人模型.zip
│ │ │
│ │ └─【资料】如何从零创建一个机器人模型
│ │ │ sw2urdfSetup.exe
│ │ │
│ │ └─ur3step
│ │ UR3.STEP
│ │
│ ├─第04节 ROS机械臂开发中的主角MoveIt!
│ │ │ 课件_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.pdf
│ │ │
│ │ ├─ROS机械臂开发中的主角MoveIt!
│ │ │ ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.mp4
│ │ │
│ │ └─代码_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!
│ │ 代码_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.zip
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│ ├─第05节 搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂
│ │ │ 【课件】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.pdf
│ │ │ 搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.mp4
│ │ │
│ │ ├─【代码】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂
│ │ │ 【代码】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.zip
│ │ │
│ │ └─搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂
│ │ 搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.mp4
│ │
│ ├─第06节 MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制
│ │ │ 【课件】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.pdf
│ │ │
│ │ ├─6MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制
│ │ │ 6MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.mp4
│ │ │
│ │ └─【代码】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制
│ │ 【代码】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.zip
│ │
│ ├─第07节 MoveIt!中不得不说的“潜规则”
│ │ │ MoveIt!中不得不说的“潜规则”.mp4
│ │ │ 【课件】MoveIt!中不得不说的“潜规则”.pdf
│ │ │
│ │ ├─【代码】MoveIt!中不得不说的“潜规则”
│ │ │ 【代码】MoveIt!中不得不说的“潜规则”.zip
│ │ │
│ │ └─【资料】MoveIt!中不得不说的“潜规则”
│ │ PROBOT Anno机械臂ikfast运动学求解器配置.pdf
│ │
│ ├─第08节 ROS机器视觉应用中的关键点
│ │ │ 【课件】ROS机器视觉应用中的关键点.pdf
│ │ │ 任务学习 - 深蓝学院 - 专注人工智能的在线教育 - Google Chrome 2019_4_19 10_44_58.mp4
│ │ │
│ │ ├─【代码】ROS机器视觉应用中的关键点
│ │ │ 【代码】ROS机器视觉应用中的关键点.zip
│ │ │
│ │ └─【代码】ROS机器视觉应用中的关键点(2)
│ │ 【代码】ROS机器视觉应用中的关键点(2).zip
│ │
│ ├─第09节 “手眼”结合完成物体抓取应用
│ │ │ “手眼”结合完成物体抓取应用.mp4
│ │ │ 【课件】“手眼”结合完成物体抓取应用.pdf
│ │ │ 第9节 “手眼”结合完成物体抓取应用.zip
│ │ │
│ │ ├─【资料】“手眼”结合完成物体抓取应用
│ │ │ PROBOT Anno手眼标定步骤（easy_handeye-眼在外).pdf
│ │ │
│ │ └─【资料】“手眼”结合完成物体抓取应用(2)
│ │ PROBOT Anno手眼标定步骤（easy_handeye-眼在外).pdf
│ │
│ ├─第10节 针对工业应用的ROS-I又是什么
│ │ │ 【课件】针对工业应用的ROS-I又是什么.pdf
│ │ │ 针对工业应用的ROS-I又是什么.mp4
│ │ │
│ │ └─【代码】针对工业应用的ROS-I又是什么
│ │ 【代码】针对工业应用的ROS-I又是什么.zip
│ │
│ ├─第11节 基于ROS设计一款机械臂控制系统
│ │ 基于ROS设计一款机械臂控制系统.mp4
│ │ 第11节 基于ROS设计一款机械臂控制系统.zip
│ │ 课件_ROS机械臂开发_11.基于ROS设计一款机械臂控制系统.pdf
│ │
│ └─第12节 ROS—机器人开发的神兵利器
│ ROS—机器人开发的神兵利器.mp4
│ 【课件】ROS——机器人开发的神兵利器.pdf
│
├─深蓝学院：ROS理论与实践
│ ├─ROS2019暑假学习课程
│ │ │ PPT网址.txt
│ │ │ 版权.txt
│ │ │
│ │ ├─本地下载
│ │ │ ├─第1章 ROS在企业和科研中的应用(1)
│ │ │ │ └─第1章 ROS在企业和科研中的应用(1)
│ │ │ │ 1-1 国产机器人操作系统探索之路.hls
│ │ │ │ 1-2 星火之路.hls
│ │ │ │ 1-3 科大讯飞机器人与无人系统.hls
│ │ │ │ 1-4 SoftBank机器人.hls
│ │ │ │ 1-5 ARM平台的人工智能人才培养模式探讨.hls
│ │ │ │ 1-6 自动驾驶浪潮推动下的自主机器人.hls
│ │ │ │
│ │ │ ├─第2章 ROS在企业和科研中的应用(2)
│ │ │ │ └─第2章 ROS在企业和科研中的应用(2)
│ │ │ │ 2-1 华为海思Atlas AI平台与机器人生态.hls
│ │ │ │ 2-10 空间定位.hls
│ │ │ │ 2-11 激光雷达工业安全与使用规范.hls
│ │ │ │ 2-12 机器人教育与专业人才培养.hls
│ │ │ │ 2-2 Ricardo Tellez ROS Development Studio.hls
│ │ │ │ 2-3 ROS2与DDS.hls
│ │ │ │ 2-4 Yabshee人形机器人之路.hls
│ │ │ │ 2-5 机器人灵巧操作.hls
│ │ │ │ 2-6 人形机器人科研及人工智能教育.hls
│ │ │ │ 2-7 无人配送机器人.hls
│ │ │ │ 2-8 柔性室内物流机器人.hls
│ │ │ │ 2-9 云机器人.hls
│ │ │ │
│ │ │ ├─第3章 ROS基础与进阶
│ │ │ │ 3-1 A History of ROS.hls
│ │ │ │ 3-2 ROS基础-ROS总体结构-ROS基本概念.hls
│ │ │ │ 3-3 Lightening Talks(2) ROS2与DDS.hls
│ │ │ │ 3-4 ROS Development Studio-不用安装ROS-手把手教学.hls
│ │ │ │ 3-5 Lightening Talks(2)-ROS实践-ROS2 go-Racecar.hls
│ │ │ │ 3-6 ROS控制三轮小车.hls
│ │ │ │
│ │ │ ├─第4章 ROS-I与工业机器人应用
│ │ │ │ └─第4章 ROS-I与工业机器人应用
│ │ │ │ 4-1 Moveit!与机械臂控制(一).hls
│ │ │ │ 4-2 Moveit!与机械臂控制(二).hls
│ │ │ │ 4-3 机器人开发实例.hls
│ │ │ │ 4-4 Lightening Talks(2) ROS与MATALB、Simulink完美结合.hls
│ │ │ │
│ │ │ ├─第5章 ROS2与实时系统
│ │ │ │ 5-1 ROS2介绍与实践.hls
│ │ │ │ 5-2 ROS2 Navigation Stack.hls
│ │ │ │
│ │ │ ├─第6章 人工智能(深度学习、强化学习)
│ │ │ │ 6-1 用强化学习&OpenAI训练机器人.hls
│ │ │ │ 6-2 智能工业机器人操作系统的设计.hls
│ │ │ │ 6-3 Jetbot与目标识别及避障.hls
│ │ │ │
│ │ │ ├─第7章 人形机器人与无人机
│ │ │ │ 7-1 人形机器人基本概念-建模与仿真-平衡控制.hls
│ │ │ │ 7-2 大型人形.hls
│ │ │ │ 7-3 无人机Simulink与ROS.hls
│ │ │ │ 7-4 PX4无人机开源飞控与ROS.hls
│ │ │ │
│ │ │ └─第8章 SLAM
│ │ │ └─第8章 SLAM
│ │ │ 8-1 SLAM基础(一).hls
│ │ │ 8-2 SLAM基础(二).hls
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│ │ ├─第1章 ROS在企业和科研中的应用(1)
│ │ │ 1-1 国产机器人操作系统探索之路.mov
│ │ │ 1-2 星火之路.mov
│ │ │ 1-3 科大讯飞机器人与无人系统.mov
│ │ │ 1-4 SoftBank机器人.mov
│ │ │ 1-5 ARM平台的人工智能人才培养模式探讨.mov
│ │ │ 1-6 自动驾驶浪潮推动下的自主机器人.mov
│ │ │
│ │ ├─第2章 ROS在企业和科研中的应用(2)
│ │ │ 2-1 华为海思Atlas AI平台与机器人生态.mov
│ │ │ 2-10 空间定位.mov
│ │ │ 2-11 激光雷达工业安全与使用规范.mov
│ │ │ 2-12 机器人教育与专业人才培养.mov
│ │ │ 2-2 Ricardo Tellez ROS Development Studio.mov
│ │ │ 2-3 ROS2与DDS.mov
│ │ │ 2-4 Yabshee人形机器人之路.mov
│ │ │ 2-5 机器人灵巧操作.mov
│ │ │ 2-6 人形机器人科研及人工智能教育.mov
│ │ │ 2-7 无人配送机器人.mov
│ │ │ 2-8 柔性室内物流机器人.mov
│ │ │ 2-9 云机器人.mov
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│ │ ├─第3章 ROS基础与进阶
│ │ │ 3-1 A History of ROS.mov
│ │ │ 3-2 ROS基础-ROS总体结构-ROS基本概念.mov
│ │ │ 3-3 Lightening Talks(2) ROS2与DDS.mov
│ │ │ 3-4 ROS Development Studio-不用安装ROS-手把手教学.mov
│ │ │ 3-5 Lightening Talks(2)-ROS实践-ROS2 go-Racecar.mov
│ │ │ 3-6 ROS控制三轮小车.mov
│ │ │
│ │ ├─第4章 ROS-I与工业机器人应用
│ │ │ 4-1 Moveit!与机械臂控制(一).mov
│ │ │ 4-2 Moveit!与机械臂控制(二).mov
│ │ │ 4-3 机器人开发实例.mov
│ │ │ 4-4 Lightening Talks(2) ROS与MATALB、Simulink完美结合.mov
│ │ │
│ │ ├─第5章 ROS2与实时系统
│ │ │ 5-1 ROS2介绍与实践.mov
│ │ │ 5-2 ROS2 Navigation Stack.mov
│ │ │
│ │ ├─第6章 人工智能(深度学习、强化学习)
│ │ │ 6-1 用强化学习&OpenAI训练机器人.mov
│ │ │ 6-2 智能工业机器人操作系统的设计.mov
│ │ │ 6-3 Jetbot与目标识别及避障.mov
│ │ │
│ │ ├─第7章 人形机器人与无人机
│ │ │ 7-1 人形机器人基本概念-建模与仿真-平衡控制.mov
│ │ │ 7-2 大型人形.mov
│ │ │ 7-3 无人机Simulink与ROS.mov
│ │ │ 7-4 PX4无人机开源飞控与ROS.mov
│ │ │
│ │ └─第8章 SLAM
│ │ 8-1 SLAM基础(一).mov
│ │ 8-2 SLAM基础(二).mov
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│ ├─第1讲：认识ROS
│ │ │ 第1讲作业.pdf
│ │ │ 第1讲视频.mp4
│ │ │ 第1讲课件.pdf
│ │ │
│ │ └─第1讲资料
│ │ │ CommandLineTools - ROS Wiki.pdf
│ │ │ Introduction to Basic ROS Tools.pdf
│ │ │ ROScheatsheet_catkin.pdf
│ │ │ ROSWIKI官网学习资料整理.pdf
│ │ │ ROS常用命令.docx
│ │ │ ROS的C++程序编译流程图.pdf
│ │ │
│ │ └─课件视频
│ │ ADLINK OAR ver1.mp4
│ │ apollo_spring.mp4
│ │ Autoware.mp4
│ │ PR2 Robot Plays Pool.mp4
│ │ RoboEarth Final Demonstrator.mp4
│ │ Robonaut 2 on the Space Station _ NASA Space Science HD Video.mp4
│ │ ROS 10 Year Montage.mp4
│ │ Tangobot Demo.mp4
│ │
│ ├─第2讲：ROS基础
│ │ │ 第2讲ROS基础_作业.pdf
│ │ │ 第2讲：ROS基础.pdf
│ │ │ 第二章：ROS基础.mp4
│ │ │
│ │ ├─ROS理论与实践_2.ROS基础_代码
│ │ │ ROS理论与实践_2.ROS基础_代码.zip
│ │ │
│ │ └─ROS理论与实践_2.ROS基础_资料
│ │ └─ROS理论与实践_2.ROS基础_资料
│ │ Introduction to ROS Publisher-Subscriber Nodes.pdf
│ │ launch文件整理.pdf
│ │
│ ├─第3讲：机器人系统设计
│ │ │ ROS理论与实践_3.机器人系统设计_作业.pdf
│ │ │ ROS理论与实践_3.机器人系统设计_视频.mp4
│ │ │ ROS理论与实践_3.机器人系统设计_课件.pdf
│ │ │
│ │ └─ROS理论与实践_3.机器人系统设计_代码
│ │ mbot_description.zip
│ │
│ ├─第4讲：机器人仿真
│ │ │ ROS理论与实践_4.机器人仿真_作业.pdf
│ │ │ ROS理论与实践_4.机器人仿真_视频.mp4
│ │ │ ROS理论与实践_4.机器人仿真_课件.pdf
│ │ │
│ │ └─ROS理论与实践_4.机器人仿真_代码
│ │ ROS理论与实践_4.机器人仿真_代码.zip
│ │
│ ├─第5讲：机器人感知
│ │ │ 5.机器人感知.mp4
│ │ │ 5.机器人感知.pdf
│ │ │ 5.机器人感知作业.pdf
│ │ │
│ │ └─5.机器人感知_代码
│ │ 5.机器人感知_代码.zip
│ │
│ ├─第6讲：机器人SLAM与自主导航
│ │ │ 6.机器人SLAM与自主导航_作业.pdf
│ │ │ 6.机器人SLAM与自主导航_视频.mp4
│ │ │ 6.机器人SLAM与自主导航_课件.pdf
│ │ │
│ │ ├─ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_代码
│ │ │ sources.zip
│ │ │
│ │ └─ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_资料
│ │ ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_资料.zip
│ │
│ ├─第7讲：ROS理论与实践Moveit
│ │ │ ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_作业.pdf
│ │ │ ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_视频.mp4
│ │ │ ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_课件.pdf
│ │ │
│ │ └─ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_代码
│ │ ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_代码.zip
│ │
│ ├─第8讲：ROS机器人综合应用
│ │ │ ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_作业.pdf
│ │ │ ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_视频.mp4
│ │ │ ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_课件.pdf
│ │ │
│ │ └─ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_代码
│ │ ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_代码.zip
│ │
│ └─第9讲：ROS2.0
│ │ ROS理论与实践_9.ROS2.0_作业.pdf
│ │ ROS理论与实践_9.ROS2.0_视频.mp4
│ │ ROS理论与实践_9.ROS2.0_课件.pdf
│ │
│ └─ROS理论与实践_9.ROS2.0_代码
│ ros2.zip
│
├─深蓝学院：三维点云课程
│ │ 重要链接，一个同学的参考答案.txt
│ │
│ ├─3d数据集
│ │ 3D PCL 数据集.z01
│ │ 3D PCL 数据集.z02
│ │ 3D PCL 数据集.zip
│ │ KITTI_depth.zip
│ │ KITTI_object.zip
│ │ KITTI_odometry.zip
│ │ modelnet40_normal_resampled.zip
│ │
│ ├─imgs
│ │ 1.jpg
│ │ 2.png
│ │ 3.png
│ │ 4.png
│ │
│ ├─第一次课，声音正常版本
│ │ │ 1-Introduction.mp4
│ │ │ 2-PCA.mp4
│ │ │ 3-kernel PCA.mp4
│ │ │ 4-.mp4
│ │ │ 6-（ppt）PointCloudLecture1v4.0.pdf
│ │ │
│ │ └─5-（作业）PointCloudHomeworkI
│ │ └─Homework I
│ │ │ cloud_lesson.yml
│ │ │ 作业说明.pdf
│ │ │
│ │ └─lesson one
│ │ off_to_ply.py
│ │ pca_normal.py
│ │ voxel_filter.py
│ │
│ ├─第七次课
│ │ 7.1 introduction && harris 2d.mp4
│ │ 7.2 harris 3d.mp4
│ │ 7.3 ISS.mp4
│ │ 7.4 USIP.mp4
│ │ 7.5 SO-NET.mp4
│ │ PointCloudLecture7-ld-2020.5.21.pdf
│ │
│ ├─第三次课
│ │ │ 3.1math prerequisite.mp4
│ │ │ 3.2K-means.mp4
│ │ │ 3.3GMM.mp4
│ │ │ 3.4EM.mp4
│ │ │ 3.5Spectral clustering.mp4
│ │ │ PointCloudLecture3Clustering.pdf
│ │ │
│ │ └─PointCloudHomeworkIII
│ │ └─Point Cloud Homework III
│ │ compare_cluster.py
│ │ GMM.py
│ │ KMeans.py
│ │
│ ├─第九次课
│ │ │ 9.1 ICP_1.mp4
│ │ │ 9.2ICP_2.mp4
│ │ │ 9.3ndt.mp4
│ │ │ 9.4ransac.mp4
│ │ │ PointCloudLecture9.pdf
│ │ │
│ │ └─registration_dataset
│ │ registration_dataset.zip
│ │
│ ├─第二次课
│ │ │ 2.1_binary_search_tree.mp4
│ │ │ 2.2_KD-tree.mp4
│ │ │ 2.3_Octree.mp4
│ │ │ PointCloudLecture2v3.0.pdf
│ │ │
│ │ └─lesson2code
│ │ └─lesson2
│ │ .gitignore
│ │ benchmark.py
│ │ kdtree.py
│ │ LICENSE
│ │ octree.py
│ │ README.md
│ │ result_set.py
│ │
│ ├─第二次课ppt
│ │ PointCloudLecture2v3.0.pdf
│ │
│ ├─第五节课
│ │ 5.1 deep learning introduction.mp4
│ │ 5.2pointnet.mp4
│ │ 5.3pointnet++.mp4
│ │ PointCloudLecture5DeepLearningwithPointClouds.pdf
│ │
│ ├─第八次课
│ │ 8.1 PFH&&FPFH.mp4
│ │ 8.2 SHOT.mp4
│ │ 8.3 3D_match&&perfect_match .mp4
│ │ 8.4 PPFNet &&PPF_folder .mp4
│ │ PointCloudLecture8-ld-2020.5.23.pdf
│ │
│ ├─第六次课
│ │ 6.1introduction.mp4
│ │ 6.2image-based object detection.mp4
│ │ 6.3voxelnet&pointillar.mp4
│ │ 6.4pointRCNN.mp4
│ │ 6.5pointcloud&image fusion.mp4
│ │ PointCloudLecture6.pdf
│ │
│ └─第四节课
│ │ 4.1 spectral clusterig.mp4
│ │ 4.2meanshift&dbcan.mp4
│ │ 4.3least_square.mp4
│ │ 4.4 ransac.mp4
│ │ pointcloudLecture4Clustering&Modelfitting.pdf
│ │
│ └─HomeworkIVclustering
│ clustering.py
│
├─深蓝学院：从零手写Vio
│ ├─大作业
│ │ └─course8
│ │ euroc_mh05_groundtruth.csv
│ │ hw8.md
│ │ hw8.pdf
│ │
│ ├─第1节 概述与课程介绍
│ │ │ 任务1-1：【课件】第1节概述与课程介绍.pdf
│ │ │
│ │ ├─任务1-2：【视频】概述与课程介绍（上）
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ ├─任务1-3：【视频】概述与课程介绍（下）
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ ├─任务1-4 作业以及答案
│ │ │ 123.zip
│ │ │ 【作业】概述与课程介绍.pdf
│ │ │
│ │ └─任务1-5：课程预习资料
│ │ course_pre.zip
│ │
│ ├─第2节 IMU传感器
│ │ │ 任务2-1：第2节IMU传感器（新版）.pdf
│ │ │
│ │ ├─任务2-2：【视频】IMU传感器（上）
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ ├─任务2-3：【视频】IMU传感器（下）
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ ├─任务2-4 作业及答案
│ │ │ 103929151229176211.png
│ │ │ 第二节作业.zip
│ │ │
│ │ └─任务2-5VIO第2节代码
│ │ 第2节代码.zip
│ │
│ ├─第3节 基于优化的IMU预积分与视觉信息融合
│ │ │ VIO-hw3-答案.pdf
│ │ │ 任务3-1：第3节：基于优化的IMU预积分与视觉信息融合.pdf
│ │ │ 任务3-3：【视频】基于优化的IMU预积分与视觉信息融合（下）.flv
│ │ │
│ │ ├─代码以及作业以及答案
│ │ │ CurveFitting_LM.rar
│ │ │ Downloads.zip
│ │ │
│ │ └─任务3-2：【视频】基于优化的IMU预积分与视觉信息融合（上）
│ │ audio.flv
│ │ video.flv
│ │
│ ├─第4节 滑动窗口算法理论：VIO融合及其可观性与一致性
│ │ │ nrsl-hw4-答案.pdf
│ │ │ 【课件】第4节：滑动窗口理论.pdf
│ │ │
│ │ ├─代码，作业，答案
│ │ │ Downloads.zip
│ │ │ nullspace_test.zip
│ │ │
│ │ ├─任务5-2：【视频】滑动窗口算法理论（上）
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ └─任务5-3：【视频】滑动窗口算法理论（下）
│ │ audio.flv
│ │ video.flv
│ │
│ ├─第5节 滑动窗口算法实践：逐行手写求解器
│ │ │ VIO-hw5-提升作业.pdf
│ │ │ 第5节滑动窗口算法实践.pdf
│ │ │
│ │ ├─任务6-2：【视频】Solver流程回顾及代码讲解
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ ├─任务6-3：【视频】滑动窗口算法回顾及代码实践
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ └─作业代码答案
│ │ 1539357bb1e9920565.png
│ │ nrsl-hw4.pdf
│ │ nullspace_test.zip
│ │
│ ├─第6节 视觉前端
│ │ │ 第6节：视觉前端.pdf
│ │ │
│ │ ├─VIO-nrsl-hw6
│ │ │ └─VIO-nrsl-hw6
│ │ │ VIO-hw6-基础作业.pdf
│ │ │ VIO-hw6-提升作业.pdf
│ │ │
│ │ ├─任务7-2：【视频】视觉前端（上） (2)
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ ├─任务7-3：【视频】视觉前端（下）
│ │ │ audio.flv
│ │ │ video.flv
│ │ │
│ │ └─作业代码
│ │ 1735440aeaf9079643.png
│ │ course6_hw.zip
│ │ VIO-nrsl-hw6.zip
│ │
│ └─第7节 VINS系统构建
│ │ VIO第7节Initialization.pdf
│ │
│ ├─任务8-2：【视频】VINS系统构建（上）
│ │ audio.flv
│ │ video.flv
│ │
│ ├─任务8-3：【视频】VINS系统构建（下）
│ │ audio.flv
│ │ video.flv
│ │
│ └─作业代码答案
│ 123002a5c85d851841.png
│ hw7-nrsl.zip
│ VINS-Course.zip
│
├─深蓝学院：基于图像的三维重建
│ │ 045783F170AC5196A2F73AE0849960C3.png
│ │ ImagBasedModellingEdu代码说明文档.pdf
│ │ 播放说明.txt
│ │ 课程代码.txt
│ │
│ ├─02第二章特征点的检测与匹配
│ │ │ 1Slide-1特征检测与匹配.pdf
│ │ │
│ │ └─这一章为图文教程。没有视频
│ ├─03第三章相机模型与对极几何
│ │ 03相机模型与对极几何.ts
│ │ class2-相机模型与对极几何.pdf
│ │
│ ├─04第四章从运动到结构
│ │ 04双视角SFM.ts
│ │ 04增量SFM.ts
│ │ 【课件】双视角SFM（上）.pdf
│ │ 【课件】双视角SFM（下）.pdf
│ │
│ ├─05第五章稠密重建
│ │ 05稠密点云重建.ts
│ │ slide5-multiview-stereo.pdf
│ │
│ ├─06第六章点云到网格的重建
│ │ 06点云到网格的重建.ts
│ │ Slide-6surface_reconstruction.pdf
│ │
│ ├─ImageBasedModellingEduV1.0-master
│ │ ImageBasedModellingEduV1.0-master.zip
│ │
│ ├─三维重建经典论文
│ │ │ MTUZSXG8Y9L2J$2R)W02B[6.png
│ │ │
│ │ └─参考文献
│ │ Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints.pdf
│ │ Let it be color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions.pdf
│ │ Multi-View Stereo for Community Photo Collections.pdf
│ │ Photo Tourism Exploring Photo Collections in 3D.pdf
│ │ Poisson Image Editing.pdf
│ │ Reconstruction and Representation of 3D Objects with Radial Basis.pdf
│ │ Structure-from-Motion Revisited.pdf
│ │
│ ├─第一讲视频需下载观看（在线观看无声音）
│ │ │ 01特征点检测与匹配.ts
│ │ │ 02特征点检测与匹配.ts
│ │ │
│ │ └─01第一章课程参考资料
│ │ │ 课程参考资料说明.pdf
│ │ │
│ │ └─参考书籍
│ │ book_Computer Vision for Visual Effects.pdf
│ │ book_Computer_Vision_ Algorithms_and_Applications.pdf
│ │
│ ├─第七章纹理图像的创建与编辑
│ │ 07纹理图像的创建与编辑（上）.ts
│ │ 07纹理图像的创建与编辑（下）.ts
│ │ 纹理图像I.pdf
│ │ 纹理图像II.pdf
│ │
│ └─（课程代码）ImageBasedModellingEduV1.0-master
│ ImageBasedModellingEduV1.0-master.zip
│
├─深蓝学院：多传感器融合
│ ├─第一章_3D激光里程计
│ │ ├─第1节_课程导读
│ │ │ 任务1-1 课程概述.mp4
│ │ │ 任务1-2 激光雷达工作原理及应用.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2节_里程计方案 ICP&NDT理论讲解
│ │ │ │ 任务2-2 3D激光里程计.pdf
│ │ │ │ 任务3-1 前端里程计-ICP.mp4
│ │ │ │ 任务3-2 前端里程计-NDT.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─任务2-1 激光传感器原理
│ │ │ 任务2-1 激光传感器原理.zip
│ │ │
│ │ ├─第3节_里程计方案及代码讲解
│ │ │ 任务4 前端里程计LOAM系列.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4节_数据集及其精度评价方法
│ │ │ 任务5 数据集实现及精度评价方法.mp4
│ │ │
│ │ ├─第5节_LOAM代码讲解
│ │ │ 任务6 LOAM代码部分讲解.mp4
│ │ │
│ │ ├─第6节_LeAM-LOAM代码讲解
│ │ │ 任务7 LeAM-LOAM代码讲解.mp4
│ │ │
│ │ └─第7节_作业
│ │ │ 【讲评】第一次作业.pdf
│ │ │
│ │ └─chapter_1
│ │ chapter_1.zip
│ │
│ ├─第七章_基于图优化的地图定位
│ │ │ 多传感器融合定位-第7章-2.0.pdf
│ │ │
│ │ ├─第1节 流程介绍
│ │ │ 基于图优化的流程介绍.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2节 边缘化原理及应用
│ │ │ 边缘化原理及应用.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节 基于KITTI的原理实现
│ │ │ 基于KITTI的原理实现.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4节 LIO-mapping
│ │ │ │ lio-mapping.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─lio-mapping-comment-master
│ │ │ lio-mapping-comment-master.zip
│ │ │
│ │ └─第5节 作业
│ │ 作业讲解.mp4
│ │
│ ├─第三章_惯性导航原理及误差分析
│ │ │ 多传感器融合定位-第3章.pdf
│ │ │
│ │ ├─第1节 惯性技术简介
│ │ │ 任务18 惯性技术简介.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2节 IMU误差分析及处理
│ │ │ 任务19 惯性器件误差分析.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节 内参标定
│ │ │ 任务20 惯性器件内参标定.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4节 IMU温补
│ │ │ 任务21 惯性器件温补.mp4
│ │ │
│ │ ├─第5节 惯性导航解算方法
│ │ │ 任务22 惯性导航解算.mp4
│ │ │
│ │ ├─第6节 惯性导航误差模型
│ │ │ 任务23 惯性导航误差分析.mp4
│ │ │
│ │ └─第7节 作业
│ │ 【讲评】第三次作业.pdf
│ │
│ ├─第二章_点云地图构建及基于地图的定位
│ │ │ 多传感器融合定位-第2章.pdf
│ │ │
│ │ ├─第1节_内容回顾
│ │ │ 任务11 内容回顾.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2节_回环检测及代码实现
│ │ │ ScanContext：EgocentricSpatialDescriptorforPlaceRecognition.pdf
│ │ │ 任务12 回环检测.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节_后端优化与点云地图构建
│ │ │ 任务13 后端优化与点云地图构建.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4节_基于点云地图的定位
│ │ │ 任务14 基于点云地图的定位.mp4
│ │ │
│ │ └─第5节_作业代码讲解
│ │ │ 【讲评】第二次作业.pdf
│ │ │ 任务15 作业代码讲解.mp4
│ │ │
│ │ └─sensorfusionchapter3
│ │ sensorfusionchapter3.zip
│ │
│ ├─第五章_基于滤波的融合方法进阶
│ │ │ 多传感器融合定位-第5章-V2.3.pdf
│ │ │
│ │ ├─第1节 融合编码器和融合约束的滤波方法
│ │ │ 任务35 融合编码器和融合运动约束的滤波方法.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2节 组合导航的常见现象解释
│ │ │ 任务36 组合导航常见现象解释.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法
│ │ │ 任务37 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法.mp4
│ │ │
│ │ └─第4节 作业及代码
│ │ LINS—LiDAR-inertial-SLAM-master.zip
│ │ 磁场强度查表方法.zip
│ │
│ ├─第八章_传感器时空标定
│ │ │ 传感器时空标定.mp4
│ │ │ 多传感器融合定位-第8章.pdf
│ │ │ 大作业.jpg
│ │ │
│ │ └─参考文献
│ │ 内参标定.zip
│ │ 外参标定.zip
│ │ 时间标定.zip
│ │
│ ├─第六章_基于图优化的融合方法
│ │ │ 多传感器融合定位-L6.pdf
│ │ │
│ │ ├─第1节 基于预积分的融合方案流程
│ │ │ 任务42 基于预积分的融合方案流程.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2节 预积分模型推导
│ │ │ 任务43 预积分模型推导.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节 典型方案介绍
│ │ │ │ 任务44 典型方案介绍.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─LIO-SAM-master
│ │ │ LIO-SAM-master.zip
│ │ │
│ │ ├─第4节 融合编码器的优化方案
│ │ │ 任务45 融合编码器的优化方案.mp4
│ │ │
│ │ └─第5节 作业
│ │ 任务46 作业.mp4
│ │
│ └─第四章_基于滤波的融合方法
│ │ 多传感器融合定位-第4章.pdf
│ │
│ ├─第1节 概率基础知识
│ │ 任务29 概率基础知识.mp4
│ │
│ ├─第2节 滤波器基本原理
│ │ 任务30 滤波器基本原理.mp4
│ │
│ ├─第3节 基于滤波器的融合实现
│ │ 任务31 基于滤波器的融合.mp4
│ │
│ ├─第4节 基于KITTI数据集的融合实现
│ │ 任务32 观测性与观测度分析.mp4
│ │
│ └─第5节 作业
│ 第四章作业.jpg
│
├─深蓝学院：机器人学中的状态估计
│ ├─第一章
│ │ │ 第1讲概述.pdf
│ │ │ 第一节.mov
│ │ │ 第一节改良版.mov
│ │ │ 第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ │ 第三节.mov
│ │ │ 第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ │ 第二节.mov
│ │ │
│ │ └─声音问题
│ │ │ FormatFactory_setup.exe
│ │ │ 放大声音说明.txt
│ │ │
│ │ └─现在直接观看avc的视频
│ ├─第七章
│ │ │ 7-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ │ 7-1.mov
│ │ │ 7-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ │ 7-2.mov
│ │ │ 第7讲位姿估计问题-2020.6.4.pdf
│ │ │
│ │ └─PCDdata
│ │ first.pcd
│ │ second.pcd
│ │
│ ├─第三章
│ │ │ 第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ │ 第一节.mov
│ │ │ 第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ │ 第三节.mov
│ │ │ 第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ │ 第二节.mov
│ │ │ 课件.pdf
│ │ │
│ │ └─加大声音版
│ │ 第一节.mp4
│ │
│ ├─第二章
│ │ 第2讲 线性系统中的状态估计.pdf
│ │ 第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 第一节.mov
│ │ 第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 第三节.mov
│ │ 第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 第二节.mov
│ │
│ ├─第五章
│ │ 01 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 01.mov
│ │ 02.mov
│ │ 03.mov
│ │ 第5讲三维几何学基础.pdf
│ │
│ ├─第八章
│ │ 8-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 8-1.mov
│ │ 8-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 8-2.mov
│ │ 第8讲位姿与点的估计问题.pdf
│ │
│ ├─第六章
│ │ 6-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 6-1.mov
│ │ 6-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 6-2.mov
│ │ 6-3 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ │ 6-3.mov
│ │ 第6讲矩阵李群-gyr-2020.4.25.pdf
│ │
│ └─第四章
│ 数据关联和外点 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ 数据关联和外点.mov
│ 第4讲偏差、匹配和外点.pdf
│ 输入和测量的偏差 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│ 输入和测量的偏差.mov
│
├─深蓝学院：概率图模型
│ ├─01.视频
│ │ 01.任务1：【视频】PGM简介_.mp4
│ │ 02.任务2：【视频】概率论与图论基础知识_.mp4
│ │ 03.任务3：【视频】贝叶斯网络_.mp4
│ │ 04.任务4：【视频】马尔科夫随机场_.mp4
│ │ 05.任务5：【视频】因子图_.mp4
│ │ 07.任务7：【视频】推理问题分类及意义&变量消元法_.mp4
│ │ 08.任务8：【视频】团树传播算法_.mp4
│ │ 09.任务9：【视频】信念传播算法_.mp4
│ │ 10.任务10：【视频】二值图切法_.mp4
│ │ 11.任务11：【视频】精确推理作业_.mp4
│ │ 12.任务12：【视频】BP算法_.mp4
│ │ 13.任务13：【视频】基于约束松弛和对偶分解的近似推理_.mp4
│ │ 14.1任务14：【视频】基于图切法的近似推理_.mp4
│ │ 14.任务14：【视频】基于采样的近似推理_.mp4
│ │ 15.任务15：【视频】近似推理作业_.mp4
│ │ 16.任务16：【视频】参数学习_.mp4
│ │ 17.任务17：【视频】结构学习_.mp4
│ │ 18.任务18：【视频】概率图模型的应用_.mp4
│ │ 19.任务19：【视频】概率图模型的应用2_.mp4
│ │ 任务20：【视频】作业讲解_.mp4
│ │
│ └─02.资料
│ 01.PGM简介.pdf
│ 02.PGM表示-概率论与图论基础知识.pdf
│ 03.PGM表示-贝叶斯网络.pdf
│ 04.PGM表示-马尔科夫随机场.pdf
│ 05.PGM表示-马尔科夫随机场_2.pdf
│ 06.第二章小结和作业答案.zip
│ 07.推理问题分类及意义&变量消元法.pdf
│ 08.团树传播算法.pdf
│ 09.信念传播算法.pdf
│ 10.二值图切法.pdf
│ 11.PGM_HW2.zip
│ 12.PGM近似推理4-1.pdf
│ 13【课件】基于约束松弛和对偶分解的近似推理.pdf
│ 14.【课件】基于采样、图切法的近似推理.pdf
│ 15.【代码】PGM近似推理.zip
│ 15.【课件】PGM近似推理作业.pdf
│ 16.【课件】参数学习.pdf
│ 17.【课件】结构学习.pdf
│ 18.【课件】概率图模型的应用.pdf
│ 19.PGM应用v5.pdf
│
├─深蓝学院：深蓝人脸识别
│ └─FaceRecognition
│ ├─第1章 人脸识别概述
│ │ │ 1：【视频】人脸识别背景.mp4
│ │ │ 2：【视频】人脸识别发展.mp4
│ │ │ 3：【视频】人脸识别数据库.mp4
│ │ │ 4：【视频】测试协议.mp4
│ │ │ 5：【作业】认识测试协议.pdf
│ │ │ 第1章人脸识别概述.pdf
│ │ │
│ │ └─HomeworkIforstudent
│ │ └─for student
│ │ lfw_result.mat
│ │ test_lfw_student.py
│ │
│ ├─第2章 传统人脸识别方法
│ │ │ 6：【视频】传统人脸识别方法的基本流程.mp4
│ │ │ 7：【视频】特征提取.mp4
│ │ │ 8：【视频】分类器.mp4
│ │ │ 9：【作业】理解PCA降维与LBP特征.pdf
│ │ │ 人脸识别-第2章传统人脸识别.pdf
│ │ │
│ │ └─HWII
│ │ HW II.zip
│ │
│ ├─第3章 基于深度学习的人脸识别-前瞻
│ │ │ 11：【视频】早期深度学习人脸识别算法.mp4
│ │ │ 12：【视频】环境配置演示.mp4
│ │ │ 13：【视频】数据处理实践.mp4
│ │ │ 14 MTCNN实践作业.pdf
│ │ │
│ │ ├─13-2MTCNN
│ │ │ chapter3.zip
│ │ │
│ │ └─第三章数据
│ │ CASIA-maxpy-clean.zip
│ │ lfw_deepblue.zip
│ │
│ ├─第4章 基于深度学习的人脸识别-网络结构
│ │ │ 15 人脸识别-网络结构.pdf
│ │ │ 16：【视频】卷积神经网络基础.mp4
│ │ │ 17：【视频】通用网络分类及人脸识别模块.mp4
│ │ │ 18 作业搭建网络结构.pdf
│ │ │
│ │ └─ResNet
│ │ ResNet.py
│ │
│ ├─第5章 基于深度学习的人脸识别-损失函数（2次课）
│ │ │ 19：【课件】损失函数 I 人脸识别-L5.pdf
│ │ │ 20：【视频】softmax.mp4
│ │ │ 21：【视频】margin-softmax.mp4
│ │ │ 22：【视频】mining-softmax.mp4
│ │ │ 23：【视频】训练测试解析.mp4
│ │ │ 23：【课件】人脸识别-损失函数-II 人脸识别-第五章-II-V2.0.pdf
│ │ │ 24：【视频】margin-mining softmax.mp4
│ │ │ 25：【视频】search-softmax.mp4
│ │ │ 26：【视频】度量学习.mp4
│ │ │ 27 网络模型训练及测试.pdf
│ │ │
│ │ └─28chapter5_ws
│ │ chapter5_ws.zip
│ │
│ ├─第6章 基于深度学习的人脸识别-数据
│ │ 29：【视频】噪声数据.mp4
│ │ 30：【视频】长尾分布等.mp4
│ │ 31：【视频】人脸识别系统搭建.mp4
│ │ 32：【课件】人脸识别-数据分析.pdf
│ │ 33：【作业】第六章作业.pdf
│ │
│ └─第7章 人脸识别模型压缩
│ 34-1人脸识别-第七章.pdf
│ 34：【视频】模型压缩.mp4
│ 任务学习 - 深蓝学院 - 专注人工智能的在线教育.pdf
│
├─深蓝学院：深蓝图卷积神经网络
│ ├─01.第1章 基础知识：图像基础知识
│ │ 1.图像基础知识.mp4
│ │
│ ├─02.第2章 卷积神经网络
│ │ │ 任务2-2：【视频】前馈神经网络-_.mp4
│ │ │ 任务2-3：【资料】逻辑“与”.doc
│ │ │ 任务3-1：【课件】卷积神经网络-I.pdf
│ │ │ 任务3-2：【视频】卷积神经网络 part i-_.mp4
│ │ │ 任务4-1：【课件】卷积神经网络-II.pdf
│ │ │ 任务4-2：【视频】卷积神经网络 part ii-_.mp4
│ │ │
│ │ └─任务2-1：【课件】卷积神经网络-1
│ │ 任务2-1：【课件】卷积神经网络-1.zip
│ │
│ ├─03.第3章 卷积的扩展
│ │ 任务5-1：【课件】卷积的扩展.pdf
│ │ 任务5-2：【视频】卷积的扩展-_.mp4
│ │
│ └─04.第4章 基于图的卷积网络
│ 任务6-1：【课件】基于图的卷积网络.pdf
│ 任务6-2：【视频】基于图的卷积网络-_.mp4
│ 任务7-1：【课件】交通预测任务中的时空信息_20190824_003033.pdf
│ 任务7-2：【视频】交通预测任务中的时空信息-_.mp4
│
├─深蓝学院：激光SLAM从理论到实践
│ ├─第1节：激光SLAM简要介绍
│ │ │ 【视频】激光SLAM的发展和应用趋势.mp4
│ │ │ 【课件】 3D激光SLAM介绍.pdf
│ │ │ 【课件】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.pdf
│ │ │ 【课件】基于已知定位的建图.pdf
│ │ │ 【课件】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based).pdf
│ │ │ 【课件】激光SLAM的前端配准方法.pdf
│ │ │ 【课件】激光SLAM的发展和应用趋势.pdf
│ │ │ 【课件】激光雷达数学模型和运动畸变去除.pdf
│ │ │
│ │ └─【课件】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│ │ 【课件】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based).zip
│ │
│ ├─第2节 传感器数据处理I：里程计运动模型及标定
│ │ │ 【视频】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.mp4
│ │ │
│ │ └─【作业】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定
│ │ 【作业】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.zip
│ │
│ ├─第3节 传感器数据处理II：激光雷达数学模型和运动畸变去除
│ │ │ 【视频】激光雷达数学模型和运动畸变去除.mp4
│ │ │
│ │ └─【作业】激光雷达数学模型和运动畸变去除
│ │ 作业.zip
│ │
│ ├─第4节 激光SLAM的前端配准方法
│ │ 【视频】激光SLAM的前端配准方法(1).mp4
│ │ 【视频】激光SLAM的前端配准方法(2).mp4
│ │ 【视频】激光SLAM的前端配准方法(3).mp4
│ │
│ ├─第5节 基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based)
│ │ │ 【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （1）.mp4
│ │ │ 【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （2）.mp4
│ │ │ 【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （3）.mp4
│ │ │
│ │ └─【作业】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based)
│ │ └─作业
│ │ fastSLAMproject.tar.gz
│ │ 作业注意事项.docx
│ │
│ ├─第6节 基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│ │ │ 【视频】cartographer代码讲解.mp4
│ │ │ 【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)（1）.mp4
│ │ │ 【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)（2）.mp4
│ │ │
│ │ ├─【作业】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│ │ │ └─作业
│ │ │ LSSLAMProject.tar.gz
│ │ │ 作业注意事项.docx
│ │ │
│ │ └─【资料】cartographer(注释版本)
│ │ cartographer–zhushi.zip
│ │
│ ├─第7节 基于已知定位的建图
│ │ │ 【视频】基于已知定位的建图.mp4
│ │ │
│ │ └─【作业】基于已知定位的建图
│ │ └─作业
│ │ OccupanyMappingProject.zip
│ │ 作业注意事项.docx
│ │
│ ├─第8节 3D激光SLAM介绍
│ │ 【视频】 3D激光SLAM介绍.mp4
│ │
│ └─第9节 作业答疑课
│ │ 作业答疑课.mp4
│ │
│ └─激光SLAM作业答案
│ └─激光SLAM作业答案
│ ├─第七讲
│ │ OccupanyMappingProject.zip
│ │
│ ├─第三讲
│ │ LaserUndistortion_ws.zip
│ │
│ ├─第二讲
│ │ odom_ws.zip
│ │
│ ├─第五讲
│ │ PS.docx
│ │
│ └─第六讲
│ LSSLAMProject.zip
│
├─深蓝学院：移动机器人运动规划
│ └─路径规划–深蓝学院网课–深蓝
│ ├─第一节
│ │ │ 1lecture1.pdf
│ │ │ 1任务1-2课程总体介绍.mp4
│ │ │ 1任务2课纲介绍与规划方法分类.mp4
│ │ │ 1任务3常用地图结构与基础知识.mp4
│ │ │ 1任务4实践演示.mp4
│ │ │
│ │ └─1hw_1
│ │ hw_1.zip
│ │
│ ├─第七节
│ │ │ MDPBasedplanning.pdf
│ │ │ 值迭代和实时动态规划.mp4
│ │ │ 最小最大代价规划和最小期望代价规划.mp4
│ │ │ 规划中的不确定性和马尔科夫决策过程.mp4
│ │ │
│ │ └─MP-HW7
│ │ MP-HW7.zip
│ │
│ ├─第三章作业解析
│ │ 11.png
│ │ 12.png
│ │ 13.png
│ │ 14.png
│ │
│ ├─第三节
│ │ │ 3任务1-1基于采样的路径规划.pdf
│ │ │ 3任务1-2概率路线图算法.mp4
│ │ │ 3任务2基于采样的最优路径规划算法.mp4
│ │ │
│ │ └─3hw_3
│ │ hw_3.zip
│ │
│ ├─第二章作业答案参考
│ │ 1.jpg
│ │ 2.jpg
│ │ 3.jpg
│ │ 4.jpg
│ │ 5.jpg
│ │ 6.jpg
│ │
│ ├─第二节
│ │ │ 2lecture2.pdf
│ │ │ 2任务1-2图搜索基础.mp4
│ │ │ 2任务2Dijstra和Astar算法.mp4
│ │ │ 2任务3JPS算法.mp4
│ │ │ 2任务4实践演示与作业.mp4
│ │ │
│ │ └─2hw_2
│ │ hw_2.zip
│ │
│ ├─第五节
│ │ │ L5.pdf
│ │ │ MinimumSnap1.mp4
│ │ │ MinimumSnap2.mp4
│ │ │
│ │ └─hw_5
│ │ hw_5.zip
│ │
│ ├─第八节
│ │ 第8节模型预测控制在运动规划中的应用.pdf
│ │ 第八章上.mp4
│ │ 第八章下.mp4
│ │ 第八章中.mp4
│ │
│ ├─第六节
│ │ │ L6.pdf
│ │ │ 作业.mp4
│ │ │ 轨迹优化.mp4
│ │ │
│ │ └─hw6
│ │ hw6.zip
│ │
│ ├─第四节
│ │ ├─4实践演示与作业.mp4
│ │ │ 4实践演示与作业.mp4
│ │ │
│ │ └─第四节
│ │ └─第四节
│ │ 4hw_4.zip
│ │ 4任务1-2动力学概念简介.mp4
│ │ 4任务1基于采样的.pdf
│ │ 4任务2状态栅格搜索算法.mp4
│ │ 4任务3两点边界最优控制问题.mp4
│ │ 4任务4混合Astar算法.mp4
│ │ 4任务5动力学约束RRTstar算法.mp4
│ │
│ ├─资料
│ │ bookbig.pdf
│ │ 运动规划-开课仪式.pdf
│ │
│ └─问题汇总
│ 问题汇总.zip
│
├─深蓝学院：视觉SLAM VIO开源代码解析
│ │ 32-1basalt视觉前端 (1).zip
│ │ orbslam2_course.zip
│ │ ORB_SLAM2预习资料.zip
│ │ [深蓝学院]视觉SLAM_VIO开源代码大纲.zip
│ │ 代码解析课前预习资料-深蓝学院.zip
│ │ 开课视频.zip
│ │ 深蓝slamvio代码课学习论文材料 (2).zip
│ │ 深蓝slamvio代码课学习论文材料 (3).zip
│ │ 第一章ORB_SLAM2.zip
│ │ 第三章VINS.zip
│ │ 第二章DSO.zip
│ │ 第五章MSCKF.zip
│ │ 第四章BASALT.zip
│ │ 聊天记录.zip
│ │ 课前学习资料（MSCKF_VIO论文及代码）-深蓝学院.zip
│ │
│ └─第五章MSCKF
│ ├─第一节
│ │ │ 39-1MSCKF前端.pdf
│ │ │ 39-2 MSCKF前端流程.mp4
│ │ │ 39-3 MSCKF前端开源代码讲解.mp4
│ │ │
│ │ └─39-4MSCKF_vio_no_ros
│ │ msckf_vio_no_ros.zip
│ │
│ ├─第三节
│ │ 40-1stereo_msckf源码分析-后端.pdf
│ │ 41-2 后端补充资料.mp4
│ │
│ └─第二节
│ 40-2 先导知识.mp4
│ 40-3 后端流程.mp4
│ 41-1 后端源码解析.mp4
│
├─深蓝学院：视觉SLAM理论与实践
│ │ 【视频】第七讲后端优化.mp4
│ │ 【课件】第六讲后端优化.mp4
│ │ 第08讲【视频】回环检测.mp4
│ │ 第一讲：预备知识.mp4
│ │ 第三讲：李群与李代数.mp4
│ │ 第二讲：三维空间刚体运动.mp4
│ │ 第五讲：特征点法视觉里程计.mp4
│ │ 第四讲：相机模型与非线性优化.mp4
│ │
│ ├─slam高博
│ │ 参考文献.pdf
│ │ 圆形标定板4800_3600.bmp
│ │ 机器人操作系统（ROS）浅析.pdf
│ │ 棋盘标定图5000_3500_9_6.bmp
│ │ 第1讲 引言.pptx
│ │ 第2讲 初识SLAM.pptx
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch1-ch2.pdf
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch3.pdf
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch4.pdf
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch5.pdf
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch6.pdf
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch7.pdf
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch8.pdf
│ │ 视觉SLAM十四讲-ch9.pdf
│ │
│ └─课件及作业
│ 课件及作业.zip
│
├─深蓝学院：计算机视觉应用基础
│ ├─第10章 检测识别：一般目标检测识别之特征
│ │ ├─第1节 目标检测识别一般流程
│ │ │ 任务49：【视频】目标检测简介.mp4
│ │ │ 第10章目标检测识别_特征.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节 特征检测简介
│ │ │ 任务50：【视频】特征检测简介.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节 边缘检测与角点检测
│ │ │ 任务51-1：【视频】边缘检测.mp4
│ │ │ 任务51-2：【视频】角点检测.mp4
│ │ │
│ │ └─第4节 SIFT特征简介
│ │ 任务52-1：【视频】SIFT特征.mp4
│ │ 任务52-2：【作业】第十章.png
│ │
│ ├─第11章 检测识别：一般目标检测识别之分类器
│ │ ├─第1节 线性回归
│ │ │ 任务53-2：线性回归.mp4
│ │ │ 第11章：目标检测识别.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节 支持向量机
│ │ │ 任务54：支持向量机.mp4
│ │ │
│ │ └─第3节 Adaboost
│ │ 56：【作业】第十一章.png
│ │ 任务55：Adaboost.mp4
│ │
│ ├─第12章 检测识别：基于模型拟合的目标检测
│ │ │ 任务61：【作业】第十二章.png
│ │ │
│ │ ├─第1节 前言
│ │ │ 任务58：前言.mp4
│ │ │ 第12章：目标检测识别.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节 霍夫变换与直线检测
│ │ │ 任务59：霍夫变换与直线检测.mp4
│ │ │
│ │ └─第3节 RANSAC与直线检测
│ │ 任务60：RANSAC与直线检测.mp4
│ │
│ ├─第1章：图像分割：基于统计模型的图像分割
│ │ ├─第1节：图像分割简要叙述
│ │ │ 任务4-1：【课件】基于统计的图像分割.pdf
│ │ │ 任务4-2：图像分割概述.mp4
│ │ │
│ │ ├─第2节：基于统计的图像分割
│ │ │ 任务5：基于统计的图像分割.mp4
│ │ │
│ │ └─第3节：作业
│ │ │ 任务6-1：作业视频.mp4
│ │ │ 任务6-2：【视频】代码框架介绍.mp4
│ │ │ 任务6-3：【作业】第一章.png
│ │ │ 任务7-1：第一章第一题思路提示.mp4
│ │ │ 任务7-2：第一章第二题思路提示.mp4
│ │ │ 任务7-3：第一章第三题思路提示.mp4
│ │ │ 第一章作业讲评-曹志文.pdf
│ │ │
│ │ └─L1homework
│ │ homework.zip
│ │
│ ├─第1节：课程介绍
│ │ 任务2：【视频】计算机视觉应用基础课程介绍.mp4
│ │ 任务3：【视频】计算机视觉概述.mp4
│ │
│ ├─第2章：图像分割：基于主动轮廓的图像分割
│ │ ├─第1节：基于主动轮廓的图像分割
│ │ │ 任务8-2：基于主动轮廓的图像分割.mp4
│ │ │ 第2章基于主动轮廓的图像分割.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节：Snake算法实现
│ │ │ 任务9：Snake算法实现.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节：GVFSnake算法
│ │ │ 任务10：GVFSnake算法.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4节：代码及作业
│ │ │ │ 任务12：【作业】第二章.png
│ │ │ │ 第二章作业讲评-胡思杰.pdf
│ │ │ │ 视频11-2：【视频】代码讲解.mp4
│ │ │ │
│ │ │ └─ch2_hw
│ │ │ ch2_hw.zip
│ │ │
│ │ └─第5节：补充材料
│ │ 任务13-1：【视频】梯度下降补充资料.mp4
│ │ 任务13-2：【视频】GVF补充资料.mp4
│ │ 任务13-3：【视频】Snake补充资料.mp4
│ │
│ ├─第3章：图像分割：基于水平集的图像分割
│ │ ├─第1节：CV图像分割模型
│ │ │ 任务14-2：基于水平集的图像分割（上）.mp4
│ │ │ 第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第1部分-赵松2020.10.2.pdf
│ │ │ 第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第2部分-赵松2020.10.2.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节：CV分割模型的改进
│ │ │ 任务15：Chan-Vese模型（CV模型）.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节：水平集分割模型代码分析
│ │ │ 任务16：基于水平集的图像分割（下）.mp4
│ │ │ 任务17：Multi Phase模型.mp4
│ │ │
│ │ └─第4节：作业实践
│ │ │ 任务18-1：作业.mp4
│ │ │ 任务18-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│ │ │ 任务18-3：【作业】第三章.png
│ │ │
│ │ ├─HW_ch3
│ │ │ HW_ch3.zip
│ │ │
│ │ └─第三章作业讲评-赵泽宇同学
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│ │ │
│ │ ├─docProps
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│ │ ├─ppt
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│ │ │ │
│ │ │ ├─notesMasters
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│ │ │ ├─slideMasters
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│ │ │ ├─theme
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│ │ │ └─_rels
│ │ │ presentation.xml.rels
│ │ │
│ │ └─_rels
│ │ .rels
│ │
│ ├─第4章：图像分割：交互式图像分割
│ │ ├─第1节：交互式图像分割简介
│ │ │ 20-2：课程内容概述.mp4
│ │ │ 20-3：引言.mp4
│ │ │ 任务18-1：作业.mp4
│ │ │ 任务18-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│ │ │ 第4章_图像分割_交互式图像分割-赵松.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节：Graph Cuts（图割）方法以及改进
│ │ │ 21-1：Graph Cuts（图割）.mp4
│ │ │ 21-2：图割改进.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节：基于标签学习的交互式分割
│ │ │ │ 22-1：另一角度看Graph Cuts.mp4
│ │ │ │ 22-2：基于标签学习的交互式图像分割.mp4
│ │ │ │ 22-3：【作业】第四章.png
│ │ │ │
│ │ │ └─hw_ch4
│ │ │ └─hw_ch4
│ │ │ │ CMakeLists.txt
│ │ │ │ hw_ch4.pdf
│ │ │ │
│ │ │ ├─.vscode
│ │ │ │ launch.json
│ │ │ │ settings.json
│ │ │ │
│ │ │ ├─build
│ │ │ │ │ CMakeCache.txt
│ │ │ │ │ cmake_install.cmake
│ │ │ │ │ Makefile
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─CMakeFiles
│ │ │ │ │ │ cmake.check_cache
│ │ │ │ │ │ CMakeDirectoryInformation.cmake
│ │ │ │ │ │ CMakeOutput.log
│ │ │ │ │ │ feature_tests.bin
│ │ │ │ │ │ feature_tests.c
│ │ │ │ │ │ feature_tests.cxx
│ │ │ │ │ │ Makefile.cmake
│ │ │ │ │ │ Makefile2
│ │ │ │ │ │ progress.marks
│ │ │ │ │ │ TargetDirectories.txt
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─3.10.2
│ │ │ │ │ │ │ CMakeCCompiler.cmake
│ │ │ │ │ │ │ CMakeCXXCompiler.cmake
│ │ │ │ │ │ │ CMakeDetermineCompilerABI_C.bin
│ │ │ │ │ │ │ CMakeDetermineCompilerABI_CXX.bin
│ │ │ │ │ │ │ CMakeSystem.cmake
│ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ ├─CompilerIdC
│ │ │ │ │ │ │ │ a.out
│ │ │ │ │ │ │ │ CMakeCCompilerId.c
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ └─tmp
│ │ │ │ │ │ └─CompilerIdCXX
│ │ │ │ │ │ │ a.out
│ │ │ │ │ │ │ CMakeCXXCompilerId.cpp
│ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ └─tmp
│ │ │ │ │ └─CMakeTmp
│ │ │ │ ├─src
│ │ │ │ │ │ cmake_install.cmake
│ │ │ │ │ │ libdistribution.a
│ │ │ │ │ │ libek.a
│ │ │ │ │ │ libem.a
│ │ │ │ │ │ libgmm.a
│ │ │ │ │ │ libgraph.a
│ │ │ │ │ │ libgraph_cut.a
│ │ │ │ │ │ libgraph_search.a
│ │ │ │ │ │ libimage_graph.a
│ │ │ │ │ │ libinteraction_tool.a
│ │ │ │ │ │ Makefile
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ └─CMakeFiles
│ │ │ │ │ │ CMakeDirectoryInformation.cmake
│ │ │ │ │ │ progress.marks
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─distribution.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ distribution.cpp.o
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─ek.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ ek.cpp.o
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─em.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ em.cpp.o
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─gmm.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ gmm.cpp.o
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─graph.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ graph.cpp.o
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─graph_cut.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ graph_cut.cpp.o
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─graph_search.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ graph_search.cpp.o
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─image_graph.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ image_graph.cpp.o
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ └─interaction_tool.dir
│ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ interaction_tool.cpp.o
│ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─test
│ │ │ │ │ │ cmake_install.cmake
│ │ │ │ │ │ Makefile
│ │ │ │ │ │ test_dfs
│ │ │ │ │ │ test_distribution
│ │ │ │ │ │ test_ek
│ │ │ │ │ │ test_gmm
│ │ │ │ │ │ test_graph
│ │ │ │ │ │ test_graph_cut
│ │ │ │ │ │ test_image_graph
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ └─CMakeFiles
│ │ │ │ │ │ CMakeDirectoryInformation.cmake
│ │ │ │ │ │ progress.marks
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─test_dfs.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
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│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │ test_dfs.cpp.o
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─test_distribution.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
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│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │ test_distribution.cpp.o
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─test_ek.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
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│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │ test_ek.cpp.o
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─test_gmm.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │ test_gmm.cpp.o
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─test_graph.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │ test_graph.cpp.o
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ├─test_graph_cut.dir
│ │ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │ │ test_graph_cut.cpp.o
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ └─test_image_graph.dir
│ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─utils
│ │ │ │ │ cmake_install.cmake
│ │ │ │ │ libdistribution.a
│ │ │ │ │ libem.a
│ │ │ │ │ libgmm.a
│ │ │ │ │ libutils.a
│ │ │ │ │ Makefile
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─CMakeFiles
│ │ │ │ │ CMakeDirectoryInformation.cmake
│ │ │ │ │ progress.marks
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─distribution.dir
│ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ depend.internal
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│ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ distribution.cpp.o
│ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─em.dir
│ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ depend.internal
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│ │ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ │ em.cpp.o
│ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │
│ │ │ │ ├─gmm.dir
│ │ │ │ │ build.make
│ │ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ │ depend.make
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│ │ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ │ gmm.cpp.o
│ │ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─utils.dir
│ │ │ │ build.make
│ │ │ │ cmake_clean.cmake
│ │ │ │ cmake_clean_target.cmake
│ │ │ │ CXX.includecache
│ │ │ │ depend.internal
│ │ │ │ depend.make
│ │ │ │ DependInfo.cmake
│ │ │ │ display.cpp.o
│ │ │ │ flags.make
│ │ │ │ link.txt
│ │ │ │ opencv_utils.cpp.o
│ │ │ │ progress.make
│ │ │ │ tictoc.cpp.o
│ │ │ │
│ │ │ ├─img
│ │ │ │ 1.bmp
│ │ │ │ bears.jpg
│ │ │ │ face.jpg
│ │ │ │ flower.jpg
│ │ │ │ horse.jpg
│ │ │ │ index.jpeg
│ │ │ │ jack.jpg
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│ │ │ │ sunshine_woman.png
│ │ │ │ trump.jpg
│ │ │ │ two_color.jpeg
│ │ │ │ warmcold.jpeg
│ │ │ │
│ │ │ ├─src
│ │ │ │ CMakeLists.txt
│ │ │ │ graph.cpp
│ │ │ │ graph.h
│ │ │ │ graph_cut.cpp
│ │ │ │ graph_cut.h
│ │ │ │ image_graph.cpp
│ │ │ │ image_graph.h
│ │ │ │ interaction_tool.cpp
│ │ │ │ interaction_tool.h
│ │ │ │
│ │ │ ├─test
│ │ │ │ CMakeLists.txt
│ │ │ │ test_graph_cut.cpp
│ │ │ │
│ │ │ └─utils
│ │ │ CMakeLists.txt
│ │ │ display.cpp
│ │ │ display.h
│ │ │ distribution.cpp
│ │ │ distribution.h
│ │ │ em.cpp
│ │ │ em.h
│ │ │ gmm.cpp
│ │ │ gmm.h
│ │ │ opencv_utils.cpp
│ │ │ opencv_utils.h
│ │ │ tictoc.cpp
│ │ │ tictoc.h
│ │ │
│ │ └─第4节：作业框架讲解
│ │ 任务23-1：【视频】作业框架讲解及补充知识.mp4
│ │ 任务23-3：作业讲解1_build_map.mp4
│ │ 任务23-4：作业讲解2_BFS.mp4
│ │ 第四章作业讲评-何志豪.pdf
│ │
│ ├─第5章：图像分割：基于模型的运动分割
│ │ ├─第1节：运动目标检测简介
│ │ │ 24-2：运动目标分割概述.mp4
│ │ │ 24-3：参数估计简述.mp4
│ │ │ L5基于模型的运动分割.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节：混合高斯背景建模
│ │ │ 任务25：混合高斯背景建模算法.mp4
│ │ │
│ │ └─第3节：作业
│ │ │ 26-1：作业视频.mp4
│ │ │ 26-3：【作业】第五章.png
│ │ │ 任务26-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│ │ │ 第五章作业讲评-杨博荃.pdf
│ │ │
│ │ └─hw_ch5
│ │ hw_ch5.zip
│ │
│ ├─第6章：目标跟踪：基于光流的点目标跟踪
│ │ ├─第1节：目标跟踪简介
│ │ │ 任务28-2：目标跟踪简介.mp4
│ │ │ 第6章目标跟踪光流.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节：光流以及基于光流的跟踪
│ │ │ 任务29：光流.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节：基于光流目标跟踪的代码分析
│ │ │ 任务30：基于光流的目标跟踪.mp4
│ │ │
│ │ └─第4：实践作业
│ │ │ 【作业】第6章.png
│ │ │ 任务31-2：【视频】代码讲解.mp4
│ │ │ 第六章作业讲评-谢忱.pdf
│ │ │
│ │ └─hw_ch6
│ │ hw_ch6.zip
│ │
│ ├─第7章：目标跟踪：基于均值漂移的块目标跟踪
│ │ ├─第1节：均值漂移算法提出原因
│ │ │ 任务33-2：模板匹配算法跟踪.mp4
│ │ │ 第7章目标跟踪Mean-shift.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节：核密度估计
│ │ │ 任务34：核密度估计.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节：基于均值漂移的目标跟踪算法
│ │ │ 任务35：均值漂移算法 截取视频.mp4
│ │ │
│ │ ├─第4节：基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析
│ │ │ 任务36：基于均值漂移的目标跟踪.mp4
│ │ │
│ │ └─第5节：作业
│ │ │ 37：【作业】第七章.png
│ │ │ 任务37-1：作业.mp4
│ │ │ 任务37-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│ │ │
│ │ └─HW7
│ │ 7-mean-shift.pdf
│ │ ch7_mean_shift.zip
│ │
│ ├─第8章：目标跟踪：基于粒子滤波的目标跟踪
│ │ ├─第1节：自顶向下的跟踪基础
│ │ │ 任务39：自顶向下的跟踪基础.mp4
│ │ │ 第8章_目标跟踪_粒子滤波.pdf
│ │ │
│ │ ├─第2节：蒙特卡洛模拟
│ │ │ 任务40：蒙特卡洛.mp4
│ │ │
│ │ ├─第3节：基于粒子滤波的目标跟踪算法
│ │ │ 任务41：基于粒子滤波的跟踪算法.mp4
│ │ │
│ │ └─第4节：作业
│ │ │ 42：【作业】第八章.png
│ │ │ 任务42-2：作业讲解.mp4
│ │ │
│ │ └─hw_ch8
│ │ hw_ch8.zip
│ │
│ └─第9章：目标跟踪：基于核相关滤波的目标跟踪
│ ├─第1节：相关滤波
│ │ 任务44：相关滤波.mp4
│ │ 第9章_目标跟踪_相关滤波.pdf
│ │
│ ├─第2节：MOSSE
│ │ 任务45：MOSSE.mp4
│ │
│ ├─第3节：跟踪方法总结与展望
│ │ 任务46：跟踪方法总结与展望.mp4
│ │
│ └─第4节：作业
│ 任务47：【作业】第九章.png
│
└─深蓝学院：语音识别课程-2020
│ 语音识别一期C2-V1.0.mp4
│ 语音识别一期C2-V2.0.mp4
│ 语音识别第3节-GMM&EM.mp4
│ 语音识别课程-01-Intro-谢磊-v1.1.mp4
│ 语音识别课程-01-Intro-谢磊-v1.1.pdf
│ 语音识别课程-开课仪式.pptx
│ 语音识别课程PPT-07-语言模型-吕航.mp4
│ 语音识别课程PPT-10-端到端语音识别-许开拓v2.mp4
│ 语音识别课程大纲-深蓝学院.pdf
│
├─02.资料
│ EMG&MM-20200122.pdf
│ HMM模型.pdf
│ 第三章作业.png
│ 第二章作业.png
│ 第四章作业.png
│ 语音识别课程-01-Intro-谢磊-v1.3.pdf
│ 语音识别课程PPT-02-特征提取-孙思宁-v0.2.pdf
│
├─04-HMM
│ │ 语音识别课程PPT-04-HMM-许开拓v0.2.pdf
│ │ 语音识别课程第4节-隐马尔科夫模型.mp4
│ │
│ └─语音识别课程PPT-04-HMM-许开拓v0.2
│ 语音识别课程PPT-04-HMM-许开拓v0.2.zip
│
├─05-GMM-HMM系统
│ │ 语音识别-05-GMM-HMM系统-张彬彬.mp4
│ │
│ └─语音识别课程PPT-05-GMM-HMM-张彬彬
│ 语音识别课程PPT-05-GMM-HMM-张彬彬.zip
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└─语音识别课程-开课仪式
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