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ECCV 2018 视觉定位综述

以下是今年ECCV上几位大牛介绍SLAM技术的tutorial pdfs，涉及基于特征点以及基于学习的SLAM算法介绍，并在最后探究了SLAM领域的主要问题以及未来的发展趋势。

• Feature-based vs. Learned Approaches
• Current State of Feature-based Localization
• Learning-based Localization
• Failure Cases of Feature-based and Learning-based Methods
• Long-term Localization: Towards Higher-level Scene Understanding
• Open Problems of Learning-based Methods

整理还未完备，先祭出这几本书&博客，方便随时查看。

线段检测算法汇总，若无时间看正文，直接到链接看线段检测算法代码集合。

Eigen是一个仅仅由头函数组成的C++库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。

Eigen中无论是矩阵还是数组、向量，无论是静态矩阵还是动态矩阵都提供默认构造函数，也就是定义这些数据结构时都可以不用提供任何参数，其大小均由运行时来确定。矩阵的构造函数中只提供行列数、元素类型的构造参数，而不提供元素值的构造，对于比较小的、固定长度的向量提供初始化元素的定义。矩阵类型：Eigen中的矩阵类型一般都是用类似MatrixXXX来表示，可以根据该名字来判断其数据类型，比如d表示 double 类型，f表示 float 类型，i表示整数，c表示复数；Matrix2f，表示的是一个2*2维的，其每个元素都是 float 类型。

我对Matlab再熟悉不过了，这里列出Matlab与Eigen语句的对应关系，以便于快速入门。

6 月 28 日，在清华大学人工智能研究院成立仪式暨清华-谷歌 AI 学术研讨会开幕式上，清华大学副校长尤政宣布成立清华大学人工智能研究院。张钹院士担任新研究院的院长，与此同时，谷歌 AI 负责人 Jeff Dean 也成为了清华大学计算机学科顾问委员会委员。

本文主要翻译自Mattoccia的双目视差估计综述，对于刚刚接触立体深度估计方向的小伙伴会有帮助；如果你是专家也可以做一下复习，如有错误请在评论中指出。