ビジュアルSLAM最近の研究、電子書籍、「実践第2版への理論から視覚的SLAM 14」の系統的な研究はまた、私は木の主要部分を知っている、コード、視覚的なSLAM非常に良い入門書をテストしました。第13章では、文字列を一緒に小型のさまざまなソリューションすることができ、完全な視覚的なSLAMのようになるはずです見るために、前のセクションで特に有用です。
電子書籍システム「実践第2版への理論からビジュアルSLAM 14は、」ビジュアルSLAM（同時ローカリゼーションおよびマッピング）を導入し、このような3次元空間における剛体運動のような数学の両方の理論的な基礎を、基本的な知識及びコアアルゴリズムを必要非線形最適化、及びコンピュータビジョンアルゴリズムは、例えば、マルチビュージオメトリ、ループ検出を含む実施しました。加えて、それはまた、コンテンツのより詳細な把握する研究と研究のためのコードの多くの例を提供します。
バージョン2アルゴリズムの原理を導入するためにいくつかの実験的なコードを追加し、より多くの例を追加し、基本的なコンピューティングへのより詳細な導入は、ライブラリの関数を呼び出すことに加えて、よりよい、だけでなく、基本的な実装を提供します。講義は、それがコード、完全なフロントとリアエンドの数百行で実装される、SLAMシステムの工事を完了する方法をお見せするために、すべての必要な知識を導入した後に、9 13への移行の最初の版を話すだろうSLAMシステム。
「ビジュアルSLAM 14理論から実践まで、第2版」のエントリスラムのための電子書籍は、特に白のために、良い本です。私はスラム見るために学習の深さから、二、三ヶ月見たこれです。その後、さらに論文は、この本はその使命を完了している必要があります。
近年では、深いによるコンピュータビジョンアプリケーションで大きな成功に建築を学び、人気となって。特定の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では深い学習がネットワーク構造の最も重要なタイプとなっています。コンピュータビジョンの深さの調査、設計と展開CNNだけでなく、コンピュータアーキテクチャの視覚的深さの基本的な知識を学びます。
「コンボリューションニューラルネットワークとビジュアル・コンピューティング」ゼロベースから始まる電子書籍は、システムがコンボリューションニューラルネットワーク理論とその実用化の基礎を精緻化、迅速学び、学習システムの構築深さを助けることができます。それは理論的知識と実践的な操作例、および基本的な情報のために必要な神経回路網とビルドコンボリューション（CNN）を理解する上で助けに包括的なツールキットのシリーズの富を提供します。これは、概念は上級コース（CNN関連するトピック）に出てくる関与せず、基本的な部分のコンボリューションニューラルネットワークに焦点を当てます。
「コンボリューションニューラルネットワークとビジュアル・コンピューティングは、」電子書籍は5つの章に分けられ、第1章紹介映像表現となりまし手動モデリングと呼ばれているコンピュータビジョンモデルの数。画像表現の基本的な理解を提供し、いくつかの線形および非線形表現や特徴抽出法を紹介し、これらの表現の特性。これは、検出方法の画像（例えば、エッジ）のいくつかの基本的な要素は、さらに、いくつかの基本的な機械学習タスクの表現を含む記述する。
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