画像認識処理を学習、高いレースデータ分析でランキングを取得したい、また、テストを行ってサポートするコードにマークを見ながらやっている間、電子書籍「の技術を処理する画像の奥行き研究をはじめ、」電子書籍読み、多くのことを学びました。
機械学習からは、画像処理の基本的な概念で始まり、ステップによって深い学習ステップは、画像処理技術と簡単な実装の基本的な原則を説明しています。
畳み込みニューラルネットワークのエンド・ツー・学びを使用して、実験に理論を学習した後、ビルド深畳み込みニューラルネットワーク、循環モデル、評価モデル、テストモデルを改善するためにニューラルネットワークを使用して。最も重要なモデルは、深い学習モデルがプロジェクトにインポートされますが、実際の戦闘で使用されるデータ型変換関数、CAMの可視化を実現することができている、これは私が最も必要なものです。
それは本当に、視覚的で、グラフィックスは、同じの基本です！
「視覚的なSLAM 14のストレス」の電子書籍を見てみると、コードは非常に明確です！パーティクルフィルタ、KF、EKF、バッチの最適化、嘘グループ、ICP。IMU-SLAMとセマンティックSLAMは、ARの未来です。
VOの懸念は、画像（画像特徴抽出およびマッチング）隣接の動きとの関係です。リアメインノイズ除去（フィルタリングおよび非線形最適化）。メインループは、問題（メモリ）を解決するため、経時ドリフトを検出します。マッピングは、マップ（メトリックマップ、トポロジ・マップ）を構築することです。
今、2つの電子ブックを見ながら、メモを取り、デバッグコード、いくつかの一般的に画像処理、CVコンピュータビジョンアルゴリズムを学習し、これらの方法のいくつかは簡単ですが、いくつかのより複雑なポイントが、非常に実用的な、一つは使用することを学ぶことができ、一方、それはまた、論文を書くために役立ちます。
あなたの参照のための電子教材の画像認識、コンピュータビジョンの側面を照合することを学ぶことができます。
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学習の蓄積、戦闘訓練は、日々進歩すること！