Simultaneous localization and mapping (SLAM) 2016 status

For starting SLAM research, I collect some information about current status(2016) of SLAM.  These material help me to have a wide understanding on SLAM research, also helps me to find research direction.

Here is some organized information on web.

  1. kanster/awesome-slam


I forked kanster's version, and add some additional resources.

  1. HTLife/awesome-slam

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Ubuntu Chrome Remote Desktop Setting

Ubuntu Chrome 遠端桌面設定 Ubuntu16.04 下用 Chrome Remote Desktop 取代緩慢的 Teamviewer 由於在Ubuntu下有使用遠端桌面的需求，找了習慣的Teamviewer來用，發現Teamviewer在Windows下算順暢但在Ubuntu下的速度慢得難以忍受，找了其它的替代方案如X11 server等，畫面陽春又無法直接操作原桌面GUI，難道沒有好用的遠端桌面嗎？ Chrome Remote Desktop(CRD) 或許是個最好的解決方案……才怪 CRD在以預設安裝好時，一樣會以X11 server一樣的方式，為遠端連入建立一個Session，因此連入時，你將會看到桌面的Menu bar不見了，滑鼠也怪怪的，總之怎麼用怎麼不順，但別絕望的太早，設定一下CRD會是Ubuntu下用得最順手的遠端桌面。 Chrome 安裝 到官網下載 google-chrome-stable_current_amd64.deb $ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb $ sudo apt-get -f install $ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb Settings => Sign in to Chrome 安裝 Chrome Remote Desktop Plugin Remote Assistance => Get started => Share => 下載 chrome-remote-desktop_current_amd64.deb $ sudo dpkg -i chrome-remote-desktop_current_amd64.deb # 安裝缺乏的套件 $ sudo apt-get -f install $ sudo dpkg -i chrome-remote-desktop_current_amd64.deb 完成上述安裝後，還需要進一步設定 Chrome remote desktop 設定 停止 Chrome Remote Desktop: /opt/google/chrome-re
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Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing

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Open3D 是一個開放原始碼的函式庫，支援對3D資料的快速開發，在接口端同時支援C++與Python，後端經過最佳化並針對平行化設計。 在 Open3D 之前，3D 資料常用 Point Cloud Library (PCL)處理，可惜的是在PCL開放源始碼後，開發不太活躍，在編譯時可以清楚的感覺到其壅腫的設計，使編譯時間拉長。 設定Open3D環境 (如果在以下文字說明安裝過程中遇到錯誤，可以參見影片，其中包含解決錯誤過程) 步驟 Pyenv 安裝 Open3D 安裝VS Code 執行Open3D 範例程式 Pyenv http://blog.codylab.com/python-pyenv-management/ 因為Open3D支援以python binding方式操作底層C++ API，這裡先設定好pyenv管理python版本 安裝 pyenv 和 pyenv-virtualenv $ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv $ git clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv $ sudo apt update $ sudo apt install python-pip $ sudo pip install virtualenv $ sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm 把下列加到 ~/.bashrc export PYENV_ROOT= " $HOME /.pyenv" export PATH= " $PYENV_ROOT /bin: $PATH " eval " $(pyenv init -) " source ~/.bashrc pyenv install 3.6 . 3 pyenv global 3.
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Deep Learning 開發框架 Tensorflow vs Keras vs PyTorch 我應該學哪個？

Deep Learning 開發框架 Tensorflow vs Keras vs PyTorch 我應該學哪個？ 簡答(2018-06-05) 基礎或入門：Keras。用 Keras 感覺一下 Deep Learning 的威力，Keras 的好處就是對於現成的架構、資料集可以很簡單幾十行程式碼就能實現，不過因為Keras是高層的API，無法方便的對架構微調、實驗新的架構，要做這些事請考慮用Pytorch或Tensorflow 研究與快速開發：Pytorch。 向人群靠攏：Tensorflow。因為開發的比PyTorch早，很多專案都是用Tensorflow寫的。 PyTorch與Tensorflow的設計原則差異 PyTorch與Tensorflow的設計原則上，就差在PyTorch是「Define-by-Run」而Tensorflow是「Define-and-Run」。 兩者各是什麼意思，而實驗寫作起來又會有什麼差呢？要回答這個問題，我們直接以有DL界Hello World的MNIST為範例。 PyTorch MNIST Tensorflow MNIST 在看PyTorch MNIST時，你可以用一般解讀Python程式的順序： Line 109 : main() Line 58 : def main () : Line 104 : model = Net().to(device) #定義模型，這時會呼叫class Net(nn.Module)的__init__函式，初始化網路架構 Line 104 : train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch) #把模型丟進train函式裡 Line 27 : def train (args, model, device, train_loader, optimizer, epoch) : Line 32 : output = model(data) #實際把data輸入模型當中，這時會呼叫class Net(nn.Module)的forward函式，計算完網路forward後回傳softmax結果 … 看完這個流程，你或許會認為，這樣的流程不是理所當然嗎？ 我們再來看Tenso
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