超详细的3D视觉学习路线汇总

公众号【3D视觉工坊】，致力于3D视觉算法、SLAM算法、三维重建、点云处理、深度学习、目标检测、语义分割、自动驾驶感知算法等领域的技术传播，注重内容的原创分享和高质量学习心得的传播。

【作者介绍】

公众号博主1：Tom Hardy，先后就职于国内知名研究院、自动驾驶独角兽公司、海康研究院，致力于计算机视觉算法、深度学习算法、自动驾驶感知算法等领域的研究，CSDN博客专家。

公众号博主2：小凡，先后任职于知名研究院、知名VSLAM公司，致力于3D视觉算法、VSLAM算法开发，涉及相机标定、手眼标定、结构光、点云后处理等相关领域的研究，CSDN博客专家。

公众号博主3：书涵等特邀嘉宾，主要来自于国内外知名高校博士以及各大厂算法工程师。

3D视觉工坊致力于：  分享技术、坚持原创、创造价值、结识一起追梦的人~
往期文章汇总
VSLAM

VSLAM|回环检测之词袋字典效果测试及一点思考

[SLAM] a bite of SLAM

SLAM从0到1——状态估计之最小二乘问题解法：最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法、LM法

SLAM从0到1——ORB特征提取及特征匹配

视觉SLAM简介（限于初学者）
EPnP：一种复杂度为O(N)的求解PnP问题的方法

ORB-SLAM2:一种开源的VSLAM方案

系列篇|一文尽览事件相机原理

VSLAM|回环检测之词袋字典如何生成？

总结|ORB_SLAM2源码中字典使用细节
视觉里程计的轨迹评估的工具：evo

ORB-SLAM：让人Orz的SLAM

视觉SLAM：一直在入门，从未到精通

卡尔曼滤波：究竟滤了谁？

特征点检测-ORB
深入剖析DSO的数学原理及实现

VSO: Visual Semantic Odometry（视觉语义里程）

MIT最近推出的：Kimera-实时度量语义SLAM开源系统

深度学习在3D视觉上的应用

mask rcnn训练自己的数据集

谷歌最新论文：手机端的实时3-D目标检测

STD：Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud(腾讯&香港大学)

基于2.5/3D的自主主体室内场景理解研究

CVPR 2020 | 更高质量的点云补全：上海交通大学团队提出点云分形网络

GhostNet : 轻量级网络模型，性能超越MobileNetV3(CVRP2020, 华为诺亚)
汇总|基于3D点云的深度学习方法

基于深度学习的三维重建算法综述

SDOD：基于depth的实时3D检测与分割

汇总|3D点云分割算法

DSGN：基于深度立体几何网络的3D目标检测（香港大学提出）

VoxelNet阅读笔记

汇总|3D点云目标检测算法

基于深度法向约束的稀疏雷达数据深度补全（商汤科技和香港大学联合提出)

FDDWNET:模型参数仅为0.8M，速度和准确率综合性能在轻量级分割网络中达到SOTA

FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全

RGPNET: 复杂环境下实时通用语义分割网络

LiteSeg: 一种用于语义分割的轻量级ConvNet

基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法

基于单目图像无监督学习的深度图生成

PointConv：基于3D点云的深度卷积网络

Deep Manta：单目图像下2d到3d由粗到精的多任务网络车辆分析

PointRCNN : 基于3D点云下的目标检测

基于点云数据的3D部件感知聚焦目标检测网络

干货|深度学习如何融入工业机器视觉

混合深度卷积，更少参数下的轻量级网络

3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割

深度学习在3-D环境重建中的应用

非对称卷积增强CNN特征拟合

基于深度学习的特征提取和匹配方法介绍

Robust Optimization in 3D Vision

DCP: Deep Closest Point（点云匹配）

深度学习中如何应对图像数据不足?

3D视觉学习路线总结与资料

吐血整理|3D视觉系统化学习路线

那些精贵的3D视觉系统学习资源总结（附书籍、网址与视频教程）

一个狠招|如何高效学习3D视觉

那些精贵的「机器视觉」学习资料总结

那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结

学习攻略|清华大学对外免费开放2000门课程

图像处理

2D、3D视觉技术干货之杂谈

一分钟详解initUndistortRectifyMap函数bug修复方法

Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

透视变换（进阶）

粒子滤波在图像跟踪领域的实践

图像处理的仿射变换与透视变换

超详讲解图像拼接/全景图原理和应用|附源码

OpenCV实现多张图像拼接

人生的傅里叶变换

稠密光流----Farneback

角点检测----shi-tomas

图像合成与图像融合

相机标定

计算机视觉基本原理——RANSAC

总结 | 相机标定的基本原理与改进方法

再谈「相机标定」
背光源：你究竟是怎样的波长？

一分钟详解「本质矩阵」推导过程

一分钟详解OpenCV之相机标定函数calibrateCamera()

从零开始学习「张氏相机标定法」

藏在标定板身后的秘密

你会绘制椭圆吗？

计算机与机器视觉中的高精度相机标定

镜头、曝光，以及对焦（上）

镜头、曝光，以及对焦（下）

系列篇|事件相机-数据集与仿真器

事件相机角点检测，从原理到demo

结构光视觉

系列篇|结构光——格雷码解码方法

系列篇|结构光三维重建——相移法基本原理

那些你所不知道的结构光技术

系列篇|结构光三维重建基本原理

系列篇|单目结构光三维成像系统的标定方法

聊聊三维重建-条纹法之相位法(一)

聊聊三维重建-条纹法之相位法(二)

结构光三维重建原理

基于多频外插的结构光三维重建之投影仪标定

一分钟详解线结构光扫描系统

3D Scanner 相机：为工业机器人装上“火眼金睛”

传统3D视觉

超全的3D视觉数据集汇总

面向高精度领域的视觉伺服算法汇总

一分钟详解鱼眼镜头标定基本原理及实现

「3D视觉技术交流群」精华帖与关键问题
多视角立体视觉MVS简介

摩尔条纹拯救我的3D检测

三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法？

点云配准(一 两两配准)

立体视觉动态测量技术

半全局匹配SGM

3D视觉技术的6个问答

聊聊三维重建-双目立体视觉原理

3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用实例

立体匹配论文笔记：AnyNet

一文读懂经典双目稠密匹配算法SGM

OpenCV双目稠密匹配BM算法源代码详细解析

OpenCV源代码分析——SGBM

点云处理

一分钟详解PCL中点云配准技术

3Ｄ点云配准（二多幅点云配准）

点云配准(一 两两配准)

一分钟详解PCL-1.8.1从源码搭建开发环境一(Boost库的编译)

PCL1.8.0+VS2013+Win10 x64的配置教程

PCL从0到1|点云滤波之直通滤波与体素法滤波