1. ORB_SLAM3+深度学习开源调研
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ORB-SLAM3 with Docker：https://github.com/petrikvladimir/orbslam3-docker
特点：ORB-SLAM3 with Docker是一种基于Docker容器的ORB-SLAM3版本，具有更好的可移植性和便捷性。
改进点：使用Docker容器实现ORB-SLAM3的运行环境和依赖库管理，提高了系统的可移植性和便捷性。
论文：ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial, and Multi-Map SLAM
做法：将ORB-SLAM3封装在Docker容器中，并通过Docker Hub或私有仓库进行管理和部署。 -
ORB-SLAM3 with TensorFlow
GitHub链接：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM3/tree/master/TF_Object_Detection
特点：ORB-SLAM3 with TensorFlow是一种基于TensorFlow的ORB-SLAM3版本，支持更加准确和稳定的目标检测和SLAM任务。
改进点：结合TensorFlow实现ORB-SLAM3的目标检测和SLAM任务，提高了系统的准确性和稳定性。
论文：ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial, and Multi-Map SLAM
做法：结合TensorFlow的优化库和网络模型对ORB-SLAM3进行优化，并提供对应的编译和安装指南，实现更加准确和稳定的目标检测