SLAM：已开源的SLAM汇总

一、语义相关

1）DA-RNN_Semantic Mapping with Data Associated

youtube链接

特殊之处：相对于FCN而言，将获取的语义信息投影到Kinect地图里获取3D的地图

一般的语义分割都是图像形态没有定位信息，这个有相对的三维位置关系

仪器：Kinect 需要深度图

软件：cuda tensorflow 有训练好的model供下载 Python

2）SemanticFusion: Dense 3D Semantic Mapping with Convolutional Neural Networks

用了ElasticFusion和caffe合成，实现了三维场景的语义分割，（YouTube的视频展示了它可以回环检测，畸形的椅子正常了，不知道是它的创新还是Elastic本身自带）

仪器：Elastic本身需要Kinect深度图

软件：caffe 有训练好的model供下载

3）Pop-up SLAM: Semantic Monocular Plane SLAM for Low-texture Environments

好像用LSD SLAM的双目图像得到深度信息然后直接构建三维环境（反正是低纹理地区很好建）

在低纹理条件下（这里可能已经是3D图了？）提取边界线，然后选择地线（这个例子里面分割出地面和门）然后构建三维建模感觉只适用于室内的没什么杂物的环境内，规格化场景可以使用。

4）pointnet

点云纯神经网络将散乱点云识别出一个个物体

二、SLAM资源库

http://www.openslam.org/ 开源SLAM论坛其中最新的是ORB-SLAM 有一些激光的开源SLAM 日后可能有用

https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7719359.html 当前的开源SLAM方案

http://www.slamcn.org slamcn 中文SLAM小社区

三、语义相关语义分割目标识别

1）https://github.com/OSSDC/DynSLAM GPU C++ 动态物体分割和重建

2）https://github.com/karolmajek/Mask_RCNN 4K Mask RCNN COCO Object detection and segmentation #2

3）https://github.com/TobyPDE/FRRN 用于街景语义分割的全分辨率残差网络（CVPR-12）

4）https://www.youtube.com/watch?v=CxanE_W46ts SegNet: Road Scene Segmentation 像素级别分类分割

https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet 似乎有CPU版本

5）https://github.com/hszhao/ICNet ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images

https://www.youtube.com/watch?v=qWl9idsCuLQ

四、其他类

其余的： https://github.com/ethz-asl/maplab 无人机 ROS 地图定位等