tensorflow语义slam_研究《视觉SLAM⼗四讲从理论到实践第 2版》PDF代码+。。。
我们知道随着⼈⼯神经⽹络和深度学习的发展，通过模拟视觉所构建的卷积神经⽹络模型在图像识别和分类上取得了⾮常好的效果，借助于深度学习技术的发展，使⽤⼈⼯智能去处理常规劳动，理解语⾳语义，帮助医学诊断和⽀持基础科研⼯作，这些曾经是梦想的东西似乎都在眼前。 最近在学习视觉SLAM，系统学习了《视觉SLAM⼗四讲从理论到实践第2版》，还测试了代码，挺好的视觉 SLAM ⼊门书，让我知道了树的主⼲部分。13章特别有⽤，可以前⾯章节的各种⼩的解决⽅案串起来，看到⼀个完整的视觉 SLAM 的应该是什么样⼦。
《视觉SLAM⼗四讲从理论到实践第2版》系统介绍了视觉 SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核⼼算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、⾮线性优化，⼜包括计算机视觉的算法实现，例如多视图⼏何、回环检测等。此外，还提供了⼤量的实例代码供学习研究，从⽽更深⼊地掌握这些内容。 《视觉SLAM⼗四讲从理论到实践第2版》PDF+代码+⾼翔
《视觉SLAM⼗四讲从理论到实践第2版》PDF，416页，⽂字可以复制，⾼翔等著，配套源代码。
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第2版增加了更多的实例，增加了⼀些实验代码来介绍算法的原理，更深⼊地介绍底层计算会更好，除了调⽤库函数，还提供了底层的实现。将第1 版的第9 讲移⾄第13 讲，在介绍了所有必要知识之后，向⼤家展现⼀个完整的SLAM 系统是如何⼯作的，会得到⼀个由⼏百⾏代码实现的、有完整前后端的SLAM 系统。
《视觉SLAM⼗四讲从理论到实践第⼆版》对于slam的⼊门是⼀本好书，特别是针对⼩⽩。看了两三个⽉，从深度学习转到slam看的就是这本。接下来深⼊就需要论⽂了，这本书已经完成了它的使命。
TensorFlow深度学习开源框架吸引我们去学习与开发，掌握TensorFlow编程基本技能，利⽤获得的数据集设计不同的⼈⼯神经模型，利⽤⼈⼯神经⽹络强⼤的学习能⼒提取和挖掘数据集中包含的潜在信息，编写相应的TensorFlow程序对数据进⾏处理，对其价值进⾏进⼀步开发，为商业机会的获取、管理模式的创新、决策的制定提供相应的⽀持。
《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》PDF+代码+王晓华
《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》PDF，280页，有书签⽬录，⽂字可以复制，王晓华 著。配套源代码数据集。
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《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》在掌握深度学习基本知识和特性的基础上，培养使⽤TensorFlow OpenCV进⾏实际编程以解决图像处理相关问题的能⼒，全书⼒求通过通俗易懂的语⾔和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本⽤法、⾼级模型设计和对应的程序编写。
共13章，内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使⽤、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV 、OpenCV图像处理实战、TensorFlow基本数据结构和使⽤、TensorFlow数据集的创建与读取、BP神经⽹络、反馈神经⽹络、卷积神经⽹络等，理论联系实际，着重介绍TensorFlow OpenCV解决图像识别的应⽤，提供⼤量数据集供使⽤，并以代码的形式实现深度学习模型实例供学习。
OpenCV库包含500多个函数，2500多种算法，可以扩展应⽤到视觉⾏业中的很多领域，有⼴泛的⽤途，⽐如安保，医学成像，模式与⼈脸识别，机器⼈和⼯业产品检测，等等。《学习OpenCV 3》实⽤性强，内容全⾯，讲解透彻，掌握如何构建具有⼀定AI(⼈⼯智能)的应⽤程序，使计算机能够“看见”并根据所得到的数据来做出决策。全⾯介绍整个OpenCV库，所有⽰例代码都⽤C++实现，同时还介绍了可以⽤于计算机视觉的机器学习⼯具。每⼀章都精⼼设计有动⼿练习，旨在⽅便课堂教学和⾃学，进⼀步帮助学以致⽤。
《学习OpenCV3》中英⽂PDF+源代码
《学习OpenCV3》中⽂PDF，870页，⽂字可复制；英⽂PDF，1018页，带⽬录，⽂字可复制。配套源代码。
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先阅读第1~5章，之后只阅读你所需要的章节。除了第18章和第19章(涵盖了相机校正和双⽬视觉)以及第20章~第22章(涵盖机器学习)，这本书并不需要按照章节顺序阅读。以项⽬为导向的学⽣和研发⼈员可以⽤这种⽅式阅读。
坚持每周阅读两章，这样你就可以在11周之内读完第1章~第22章(第23章很短)。从项⽬开始，深⼊到具体研究领域，适当地使⽤额外的⽂献和论⽂作为补充。
在可以理解的基础上尽可能快地浏览本书，阅读第1章~第23章，之后开始项⽬，并使⽤相关⽂献和论⽂在某⼀个领域进⾏更深⼊的研究。这也许是专业⼈员的⼀个选择，但也可能适合更⾼级的计算机视觉课程。
《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》PDF
《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》两个版本的⾼清PDF，287页，带书签⽬录，⽂字可以复制。
提取码: 6d8w
计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到⼈⼯智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使⽤⽅法，学到深度学习相关的理论知识，⽐如卷积神经⽹络、循环神经⽹络、⾃动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的⼤量实例在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。
我觉得这本书不错，在学期结束的时候这本书基本上给出了⾜够的细节但是不是特别细，所以很⽅便的就可以得到最后的结果。⽽且公开代码⽅便直接上⼿开炼，深度炼丹⾛起。 当然就提⼀点建议，Open CV 4.0最新的更新买点就是 Deep Learning，作者后⾯的内容基本都可以⽤ Open CV ⾃⼰的 DL 解决。
学习参考：《深度学习实践：计算机视觉》PDF，255页，带书签⽬录，彩⾊配图，⽂字可以复制，缪鹏 著。
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《深度学习实践：计算机视觉》主要介绍了深度学习在计算机视觉⽅⾯的应⽤及⼯程实践，以Python
3为开发语⾔，并结合当前主流的深度学习框架进⾏实例展⽰。主要内容包括：OpenCV⼊门、深度学习框架介绍、图像分类、⽬标检测与识别、图像分割、图像搜索以及图像⽣成等，涉及到的深度学习框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通过本书，读者能够了解深度学习在计算机视觉各个⽅向的应⽤以及新进展。
《深度学习实践：计算机视觉》主要关注计算机视觉领域，基于开源项⽬介绍最新的算法：第1章对深度学习与计算机视觉进⾏简要介绍，也会简单介绍开发环境的搭建。 第2章主要介绍OpenCV的基本操作及部分⾼级操作，包括⼈脸和⼈眼的检测与识别。
杨培⽂《深度学习技术图像处理⼊门》PDF+代码
压差显示仪
《深度学习技术图像处理⼊门》PDF，267页，带书签⽬录，⽂字可以复制；源代码；作者：杨培⽂
提取码: rk3v
将深度学习技术应⽤于图像处理，推荐阅读《深度学习技术图像处理⼊门》，基于理论讲解，由浅⼊深地引出若⼲个经典案例，讲解当前深度神经⽹络在图像处理领域的应⽤。提供了基于云GPU容器(Docker)的完整在线开发环境，⽅便初学者直接学习核⼼代码。
《深度学习技术图像处理⼊门》以通俗易懂的语⾔简要讲解机器学习的核⼼概念，通过⽐较传统机器
学习和深度神经⽹络的区别，引⼊深度神经⽹络的应⽤领域，将⼀个完整的深度神经⽹络的复杂结构拆成输⼊处理、模型元件以及模型优化三个⼦块，并详细说明如何将深度神经⽹络模型应⽤在移动端App制作中。
王⽂峰《⼈脸识别原理与实战以MATLAB为⼯具》PDF及代码+《⼈脸识别原理及算法》PDF+沈理
《⼈脸识别原理及算法：动态⼈脸识别系统研究》PDF，259页，带书签，⽂字可以复制。作者: 沈理 / 刘翼光 / 熊志勇
《⼈脸识别原理与实战以MATLAB为⼯具》PDF，284页，带书签，⽂字可以复制。作者: 王⽂峰
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⼈脸识别是当今世界科技领域攻关的⾼精尖技术。《⼈脸识别原理及算法：动态⼈脸识别系统研究》系统介绍了⼈脸识别研究领域的研究状况以及作者在⼈脸识别领域的研究⼯作和研究成果，共分为3个部分。第1部分⾸先介绍了⼈脸识别的基础：计算机视觉和模式识别的原理，并介绍了20世纪70年代以来国内外⼈脸识别研究的研究动态和主要⽅法，以及国内外⼈脸识别研究的主要成果和⽤途。第2部分介绍了基于双属性图的⼈脸识别算法，该算法采⽤⼈脸特征检测、主成分分析⽅法、Gabor函数等建⽴了⼀个⼈脸特征识别和属性特征匹配的⼈脸识别⽅法，并结合⼈脸图像的局部特征和全局特征，
能够有效地利⽤从三维到⼆维投影的⼈脸图像信息之间的关联性。第3部分介绍了动态场景下的⼈脸识别⽅法，该⽅法综合应⽤了⼈脸定位、⼈脸识别、视频处理等算法。
人脸识别器《⼈脸识别原理及算法：动态⼈脸识别系统研究》主要为研究模式识别的科技⼈员以及⾼等院校⾼年级的学⽣和研究⽣。读者通过阅读《⼈脸识别原理及算法：动态⼈脸识别系统研究》可以系统地学习⼈脸识别研究的⽅法，并掌握国内外相关技术的最新进展。
《卷积神经⽹络与视觉计算》中⽂PDF+英⽂PDF
推荐参考《卷积神经⽹络与视觉计算》中⽂PDF，174页，带⽬录，⽂字可复制；英⽂PDF，187页，带⽬录，⽂字可复制。
提取码: jruw
近年来，深度学习体系结构由于在计算机视觉等应⽤中的极⼤成功⽽开始流⾏起来。特别是卷积神经⽹络(CNN)已经成为深度学习中最重要的⼀种⽹络结构。学习计算机视觉中的深度学习、设计和部署CNN，以及深度计算机视觉体系结构的基础知识。
从零基础开始，系统阐述卷积神经⽹络理论基础及其实践应⽤，可以帮助快速学习和构建深度学习系统。提供了丰富的理论知识和实操案例，以及⼀系列完备的⼯具包，以帮助获得在理解和构建卷积神
经⽹络(CNN)时所必要的基本信息。重点将集中在卷积神经⽹络的基础部分，⽽不会涉及在⾼级课程中才出现的⼀些概念(CNN相关话题)。
《OpenCV计算机视觉编程攻略第3版》中⽂PDF+英⽂PDF+源代码+RobertLaganire
《OpenCV计算机视觉编程攻略第3版》中⽂PDF，328页，带书签⽬录，⽂字可以复制；英⽂PDF，464页，带书签⽬录，⽂字可以复制；配套源代码。
提取码: w7js
《OpenCV 3计算机视觉Python语⾔实现第2版》中英⽂PDF+代码+Joe Minichino+刘波
《OpenCV 3计算机视觉Python语⾔实现第2版》中⽂PDF，202页，带⽬录书签；英⽂PDF，263页，带⽬录书签。配套源代码。
提取码: fkpu
OpenCV 3是⼀种先进的计算机视觉库，可以⽤于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现⼀些有前景且功能先进的应⽤(⽐如：⼈脸识别或⽬标跟踪等)。《OpenCV 3计算机视觉：Python语⾔实现(第2版)》将从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。
计算机视觉是⼀个快速发展的学科，在现实⽣活中，它的应⽤增长得⾮常快，因此写作本书的⽬的是为了帮助计算机视觉领域的新⼿和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。
GAN:《⽣成对抗⽹络⼊门指南》PDF代码+《⽣成式对抗⽹络GANser》PDF
《⽣成对抗⽹络⼊门指南》PDF，240页，带⽬录，⽂字可复制；配套源代码和图像素材。史丹青 著。矫姿带
《⽣成式对抗⽹络GANser》PDF，59页，⽂字可复制，刘少鹏。
提取码: pqyh
⽣成对抗⽹络毫⽆疑问是最热门的⼈⼯智能技术之⼀，被评为“全球⼗⼤突破性技术”。从2014年⾄今，与GAN有关的论⽂数量急速上升，⽹络上有⼈整理了近年来的GAN模型，已经有超过350个不同形态的变种，并且数量仍然在持续增加中。除了科学研究本⾝的魅⼒以外，诸如⽂本到图像的⽣成、图像到图像的⽣成等应⽤研究也让业界⾮常兴奋，为⼈⼯智能领域带来了诸多可能性。
对抗⽹络:《GAN实战⽣成对抗⽹络》PDF中英⽂+《⽣成式对抗⽹络GANser》PPT
《GAN实战⽣成对抗⽹络》中⽂PDF，153页，带⽬录，⽂字可复制。Kuntal Ganguly著，刘梦馨译。
《GAN实战⽣成对抗⽹络》英⽂PDF，166页，带⽬录，⽂字可复制。
《⽣成式对抗⽹络GANser》PPT，59页，⽂字可复制，刘少鹏。
提取码: cw7i
平衡梁
GAN(Generative Adversarial Network) ，由 Ian Goodfellow ⾸先提出。Generation就是模型通过学习⼀些数据，然后⽣成类似的数据。让机器看⼀些动物图⽚，然后⾃⼰来产⽣动物的图⽚，这就是⽣成。以前就有很多可以⽤来⽣成的技术了，⽐如 auto-encoder(⾃编码器)。GAN 有两个⽹络，⼀个是 generator，⼀个是 discriminator，从⼆⼈零和博弈中受启发，通过两个⽹络互相对抗来达到最好的⽣成效果。
推荐学习《GAN实战⽣成对抗⽹络》，覆盖了深度学习的基础、对抗⽹络背后的原理以及构建⽅式等内容。同时还介绍了多个真实世界中使⽤对抗⽹络构建智能应⽤的案例并提供了具体的代码以及部署⽅法，旨在帮助能够在真正的⽣产环境中使⽤⽣成对抗⽹络。
吸咪头
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