深蓝学院16门课程合集,AI人工智能培训教程百度云(297G) 价值万元
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本套课程深蓝学院16门课程合集,主要包括ROS机械臂开发从入门到实战、ROS理论与实践、从零手写Vio、多传感器融合、概率图模型、机器人学中的状态估计、基于图像的三维重建、激光SLAM从理论到实践、计算机视觉应用基础、三维点云课程、深蓝人脸识别、深蓝图卷积神经网络、视觉SLAMVIO开源代码解析等,文件大小共计297.07G,文章底部附下载地址。

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深蓝学院16门课程合集 视频截图

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课程目录 H-29294:深蓝学院16门课程合集
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├─深蓝学院:ROS机械臂开发从入门到实战
│  ├─第01节 ROS的过去、现在和未来
│  │      ROS的过去、现在和未来.mp4
│  │      课件_ROS机械臂开发_1.ROS的过去、现在和未来.pdf
│  │      资料 (2).txt
│  │      
│  ├─第02节 风靡机器人圈的ROS到底是什么
│  │  │  【课件】风靡机器人圈的ROS到底是什么.pdf
│  │  │  风靡机器人圈的ROS到底是什么.mp4
│  │  │  
│  │  └─【代码】风靡机器人圈的ROS到底是什么
│  │          【代码】风靡机器人圈的ROS到底是什么.zip
│  │          
│  ├─第03节 如何从零创建一个机器人模型
│  │  │  【课件】如何从零创建一个机器人模型.pdf
│  │  │  如何从零创建一个机器人模型.mp4
│  │  │  
│  │  ├─【代码】如何从零创建一个机器人模型
│  │  │      【代码】如何从零创建一个机器人模型.zip
│  │  │      
│  │  └─【资料】如何从零创建一个机器人模型
│  │      │  sw2urdfSetup.exe
│  │      │  
│  │      └─ur3step
│  │              UR3.STEP
│  │              
│  ├─第04节 ROS机械臂开发中的主角MoveIt!
│  │  │  课件_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.pdf
│  │  │  
│  │  ├─ROS机械臂开发中的主角MoveIt!
│  │  │      ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.mp4
│  │  │      
│  │  └─代码_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!
│  │          代码_ROS机械臂开发_4.ROS机械臂开发中的主角MoveIt!.zip
│  │          
│  ├─第05节 搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂
│  │  │  【课件】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.pdf
│  │  │  搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.mp4
│  │  │  
│  │  ├─【代码】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂
│  │  │      【代码】搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.zip
│  │  │      
│  │  └─搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂
│  │          搭建仿真环境一样玩转ROS机械臂.mp4
│  │          
│  ├─第06节 MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制
│  │  │  【课件】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.pdf
│  │  │  
│  │  ├─6MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制
│  │  │      6MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.mp4
│  │  │      
│  │  └─【代码】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制
│  │          【代码】MoveIt!编程驾驭机械臂运动控制.zip
│  │          
│  ├─第07节 MoveIt!中不得不说的“潜规则”
│  │  │  MoveIt!中不得不说的“潜规则”.mp4
│  │  │  【课件】MoveIt!中不得不说的“潜规则”.pdf
│  │  │  
│  │  ├─【代码】MoveIt!中不得不说的“潜规则”
│  │  │      【代码】MoveIt!中不得不说的“潜规则”.zip
│  │  │      
│  │  └─【资料】MoveIt!中不得不说的“潜规则”
│  │          PROBOT Anno机械臂ikfast运动学求解器配置.pdf
│  │          
│  ├─第08节 ROS机器视觉应用中的关键点
│  │  │  【课件】ROS机器视觉应用中的关键点.pdf
│  │  │  任务学习 - 深蓝学院 - 专注人工智能的在线教育 - Google Chrome 2019_4_19 10_44_58.mp4
│  │  │  
│  │  ├─【代码】ROS机器视觉应用中的关键点
│  │  │      【代码】ROS机器视觉应用中的关键点.zip
│  │  │      
│  │  └─【代码】ROS机器视觉应用中的关键点(2)
│  │          【代码】ROS机器视觉应用中的关键点(2).zip
│  │          
│  ├─第09节 “手眼”结合完成物体抓取应用
│  │  │  “手眼”结合完成物体抓取应用.mp4
│  │  │  【课件】“手眼”结合完成物体抓取应用.pdf
│  │  │  第9节 “手眼”结合完成物体抓取应用.zip
│  │  │  
│  │  ├─【资料】“手眼”结合完成物体抓取应用
│  │  │      PROBOT Anno手眼标定步骤(easy_handeye-眼在外).pdf
│  │  │      
│  │  └─【资料】“手眼”结合完成物体抓取应用(2)
│  │          PROBOT Anno手眼标定步骤(easy_handeye-眼在外).pdf
│  │          
│  ├─第10节 针对工业应用的ROS-I又是什么
│  │  │  【课件】针对工业应用的ROS-I又是什么.pdf
│  │  │  针对工业应用的ROS-I又是什么.mp4
│  │  │  
│  │  └─【代码】针对工业应用的ROS-I又是什么
│  │          【代码】针对工业应用的ROS-I又是什么.zip
│  │          
│  ├─第11节 基于ROS设计一款机械臂控制系统
│  │      基于ROS设计一款机械臂控制系统.mp4
│  │      第11节 基于ROS设计一款机械臂控制系统.zip
│  │      课件_ROS机械臂开发_11.基于ROS设计一款机械臂控制系统.pdf
│  │      
│  └─第12节 ROS—机器人开发的神兵利器
│          ROS—机器人开发的神兵利器.mp4
│          【课件】ROS——机器人开发的神兵利器.pdf
│          
├─深蓝学院:ROS理论与实践
│  ├─ROS2019暑假学习课程
│  │  │  PPT网址.txt
│  │  │  版权.txt
│  │  │  
│  │  ├─本地下载
│  │  │  ├─第1章 ROS在企业和科研中的应用(1)
│  │  │  │  └─第1章 ROS在企业和科研中的应用(1)
│  │  │  │          1-1 国产机器人操作系统探索之路.hls
│  │  │  │          1-2 星火之路.hls
│  │  │  │          1-3 科大讯飞机器人与无人系统.hls
│  │  │  │          1-4 SoftBank机器人.hls
│  │  │  │          1-5 ARM平台的人工智能人才培养模式探讨.hls
│  │  │  │          1-6 自动驾驶浪潮推动下的自主机器人.hls
│  │  │  │          
│  │  │  ├─第2章 ROS在企业和科研中的应用(2)
│  │  │  │  └─第2章 ROS在企业和科研中的应用(2)
│  │  │  │          2-1 华为海思Atlas AI平台与机器人生态.hls
│  │  │  │          2-10 空间定位.hls
│  │  │  │          2-11 激光雷达工业安全与使用规范.hls
│  │  │  │          2-12 机器人教育与专业人才培养.hls
│  │  │  │          2-2 Ricardo Tellez ROS Development Studio.hls
│  │  │  │          2-3 ROS2与DDS.hls
│  │  │  │          2-4 Yabshee人形机器人之路.hls
│  │  │  │          2-5 机器人灵巧操作.hls
│  │  │  │          2-6 人形机器人科研及人工智能教育.hls
│  │  │  │          2-7 无人配送机器人.hls
│  │  │  │          2-8 柔性室内物流机器人.hls
│  │  │  │          2-9 云机器人.hls
│  │  │  │          
│  │  │  ├─第3章 ROS基础与进阶
│  │  │  │      3-1 A History of ROS.hls
│  │  │  │      3-2 ROS基础-ROS总体结构-ROS基本概念.hls
│  │  │  │      3-3 Lightening Talks(2) ROS2与DDS.hls
│  │  │  │      3-4 ROS Development Studio-不用安装ROS-手把手教学.hls
│  │  │  │      3-5 Lightening Talks(2)-ROS实践-ROS2 go-Racecar.hls
│  │  │  │      3-6 ROS控制三轮小车.hls
│  │  │  │      
│  │  │  ├─第4章 ROS-I与工业机器人应用
│  │  │  │  └─第4章 ROS-I与工业机器人应用
│  │  │  │          4-1 Moveit!与机械臂控制(一).hls
│  │  │  │          4-2 Moveit!与机械臂控制(二).hls
│  │  │  │          4-3 机器人开发实例.hls
│  │  │  │          4-4 Lightening Talks(2) ROS与MATALB、Simulink完美结合.hls
│  │  │  │          
│  │  │  ├─第5章 ROS2与实时系统
│  │  │  │      5-1 ROS2介绍与实践.hls
│  │  │  │      5-2 ROS2 Navigation Stack.hls
│  │  │  │      
│  │  │  ├─第6章 人工智能(深度学习、强化学习)
│  │  │  │      6-1 用强化学习&OpenAI训练机器人.hls
│  │  │  │      6-2 智能工业机器人操作系统的设计.hls
│  │  │  │      6-3 Jetbot与目标识别及避障.hls
│  │  │  │      
│  │  │  ├─第7章 人形机器人与无人机
│  │  │  │      7-1 人形机器人基本概念-建模与仿真-平衡控制.hls
│  │  │  │      7-2 大型人形.hls
│  │  │  │      7-3 无人机Simulink与ROS.hls
│  │  │  │      7-4 PX4无人机开源飞控与ROS.hls
│  │  │  │      
│  │  │  └─第8章 SLAM
│  │  │      └─第8章 SLAM
│  │  │              8-1 SLAM基础(一).hls
│  │  │              8-2 SLAM基础(二).hls
│  │  │              
│  │  ├─第1章 ROS在企业和科研中的应用(1)
│  │  │      1-1 国产机器人操作系统探索之路.mov
│  │  │      1-2 星火之路.mov
│  │  │      1-3 科大讯飞机器人与无人系统.mov
│  │  │      1-4 SoftBank机器人.mov
│  │  │      1-5 ARM平台的人工智能人才培养模式探讨.mov
│  │  │      1-6 自动驾驶浪潮推动下的自主机器人.mov
│  │  │      
│  │  ├─第2章 ROS在企业和科研中的应用(2)
│  │  │      2-1 华为海思Atlas AI平台与机器人生态.mov
│  │  │      2-10 空间定位.mov
│  │  │      2-11 激光雷达工业安全与使用规范.mov
│  │  │      2-12 机器人教育与专业人才培养.mov
│  │  │      2-2 Ricardo Tellez ROS Development Studio.mov
│  │  │      2-3 ROS2与DDS.mov
│  │  │      2-4 Yabshee人形机器人之路.mov
│  │  │      2-5 机器人灵巧操作.mov
│  │  │      2-6 人形机器人科研及人工智能教育.mov
│  │  │      2-7 无人配送机器人.mov
│  │  │      2-8 柔性室内物流机器人.mov
│  │  │      2-9 云机器人.mov
│  │  │      
│  │  ├─第3章 ROS基础与进阶
│  │  │      3-1 A History of ROS.mov
│  │  │      3-2 ROS基础-ROS总体结构-ROS基本概念.mov
│  │  │      3-3 Lightening Talks(2) ROS2与DDS.mov
│  │  │      3-4 ROS Development Studio-不用安装ROS-手把手教学.mov
│  │  │      3-5 Lightening Talks(2)-ROS实践-ROS2 go-Racecar.mov
│  │  │      3-6 ROS控制三轮小车.mov
│  │  │      
│  │  ├─第4章 ROS-I与工业机器人应用
│  │  │      4-1 Moveit!与机械臂控制(一).mov
│  │  │      4-2 Moveit!与机械臂控制(二).mov
│  │  │      4-3 机器人开发实例.mov
│  │  │      4-4 Lightening Talks(2) ROS与MATALB、Simulink完美结合.mov
│  │  │      
│  │  ├─第5章 ROS2与实时系统
│  │  │      5-1 ROS2介绍与实践.mov
│  │  │      5-2 ROS2 Navigation Stack.mov
│  │  │      
│  │  ├─第6章 人工智能(深度学习、强化学习)
│  │  │      6-1 用强化学习&OpenAI训练机器人.mov
│  │  │      6-2 智能工业机器人操作系统的设计.mov
│  │  │      6-3 Jetbot与目标识别及避障.mov
│  │  │      
│  │  ├─第7章 人形机器人与无人机
│  │  │      7-1 人形机器人基本概念-建模与仿真-平衡控制.mov
│  │  │      7-2 大型人形.mov
│  │  │      7-3 无人机Simulink与ROS.mov
│  │  │      7-4 PX4无人机开源飞控与ROS.mov
│  │  │      
│  │  └─第8章 SLAM
│  │          8-1 SLAM基础(一).mov
│  │          8-2 SLAM基础(二).mov
│  │          
│  ├─第1讲:认识ROS
│  │  │  第1讲作业.pdf
│  │  │  第1讲视频.mp4
│  │  │  第1讲课件.pdf
│  │  │  
│  │  └─第1讲资料
│  │      │  CommandLineTools - ROS Wiki.pdf
│  │      │  Introduction to Basic ROS Tools.pdf
│  │      │  ROScheatsheet_catkin.pdf
│  │      │  ROSWIKI官网学习资料整理.pdf
│  │      │  ROS常用命令.docx
│  │      │  ROS的C++程序编译流程图.pdf
│  │      │  
│  │      └─课件视频
│  │              ADLINK OAR ver1.mp4
│  │              apollo_spring.mp4
│  │              Autoware.mp4
│  │              PR2 Robot Plays Pool.mp4
│  │              RoboEarth Final Demonstrator.mp4
│  │              Robonaut 2 on the Space Station _ NASA Space Science HD Video.mp4
│  │              ROS 10 Year Montage.mp4
│  │              Tangobot Demo.mp4
│  │              
│  ├─第2讲:ROS基础
│  │  │  第2讲ROS基础_作业.pdf
│  │  │  第2讲:ROS基础.pdf
│  │  │  第二章:ROS基础.mp4
│  │  │  
│  │  ├─ROS理论与实践_2.ROS基础_代码
│  │  │      ROS理论与实践_2.ROS基础_代码.zip
│  │  │      
│  │  └─ROS理论与实践_2.ROS基础_资料
│  │      └─ROS理论与实践_2.ROS基础_资料
│  │              Introduction to ROS Publisher-Subscriber Nodes.pdf
│  │              launch文件整理.pdf
│  │              
│  ├─第3讲:机器人系统设计
│  │  │  ROS理论与实践_3.机器人系统设计_作业.pdf
│  │  │  ROS理论与实践_3.机器人系统设计_视频.mp4
│  │  │  ROS理论与实践_3.机器人系统设计_课件.pdf
│  │  │  
│  │  └─ROS理论与实践_3.机器人系统设计_代码
│  │          mbot_description.zip
│  │          
│  ├─第4讲:机器人仿真
│  │  │  ROS理论与实践_4.机器人仿真_作业.pdf
│  │  │  ROS理论与实践_4.机器人仿真_视频.mp4
│  │  │  ROS理论与实践_4.机器人仿真_课件.pdf
│  │  │  
│  │  └─ROS理论与实践_4.机器人仿真_代码
│  │          ROS理论与实践_4.机器人仿真_代码.zip
│  │          
│  ├─第5讲:机器人感知
│  │  │  5.机器人感知.mp4
│  │  │  5.机器人感知.pdf
│  │  │  5.机器人感知作业.pdf
│  │  │  
│  │  └─5.机器人感知_代码
│  │          5.机器人感知_代码.zip
│  │          
│  ├─第6讲:机器人SLAM与自主导航
│  │  │  6.机器人SLAM与自主导航_作业.pdf
│  │  │  6.机器人SLAM与自主导航_视频.mp4
│  │  │  6.机器人SLAM与自主导航_课件.pdf
│  │  │  
│  │  ├─ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_代码
│  │  │      sources.zip
│  │  │      
│  │  └─ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_资料
│  │          ROS理论与实践_6.机器人SLAM与自主导航_资料.zip
│  │          
│  ├─第7讲:ROS理论与实践Moveit
│  │  │  ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_作业.pdf
│  │  │  ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_视频.mp4
│  │  │  ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_课件.pdf
│  │  │  
│  │  └─ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_代码
│  │          ROS理论与实践_7.Moveit!机械臂控制_代码.zip
│  │          
│  ├─第8讲:ROS机器人综合应用
│  │  │  ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_作业.pdf
│  │  │  ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_视频.mp4
│  │  │  ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_课件.pdf
│  │  │  
│  │  └─ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_代码
│  │          ROS理论与实践_8.ROS机器人综合应用_代码.zip
│  │          
│  └─第9讲:ROS2.0
│      │  ROS理论与实践_9.ROS2.0_作业.pdf
│      │  ROS理论与实践_9.ROS2.0_视频.mp4
│      │  ROS理论与实践_9.ROS2.0_课件.pdf
│      │  
│      └─ROS理论与实践_9.ROS2.0_代码
│              ros2.zip
│              
├─深蓝学院:三维点云课程
│  │  重要链接,一个同学的参考答案.txt
│  │  
│  ├─3d数据集
│  │      3D PCL 数据集.z01
│  │      3D PCL 数据集.z02
│  │      3D PCL 数据集.zip
│  │      KITTI_depth.zip
│  │      KITTI_object.zip
│  │      KITTI_odometry.zip
│  │      modelnet40_normal_resampled.zip
│  │      
│  ├─imgs
│  │      1.jpg
│  │      2.png
│  │      3.png
│  │      4.png
│  │      
│  ├─第一次课,声音正常版本
│  │  │  1-Introduction.mp4
│  │  │  2-PCA.mp4
│  │  │  3-kernel PCA.mp4
│  │  │  4-.mp4
│  │  │  6-(ppt)PointCloudLecture1v4.0.pdf
│  │  │  
│  │  └─5-(作业)PointCloudHomeworkI
│  │      └─Homework I
│  │          │  cloud_lesson.yml
│  │          │  作业说明.pdf
│  │          │  
│  │          └─lesson one
│  │                  off_to_ply.py
│  │                  pca_normal.py
│  │                  voxel_filter.py
│  │                  
│  ├─第七次课
│  │      7.1 introduction && harris 2d.mp4
│  │      7.2 harris 3d.mp4
│  │      7.3 ISS.mp4
│  │      7.4 USIP.mp4
│  │      7.5 SO-NET.mp4
│  │      PointCloudLecture7-ld-2020.5.21.pdf
│  │      
│  ├─第三次课
│  │  │  3.1math prerequisite.mp4
│  │  │  3.2K-means.mp4
│  │  │  3.3GMM.mp4
│  │  │  3.4EM.mp4
│  │  │  3.5Spectral clustering.mp4
│  │  │  PointCloudLecture3Clustering.pdf
│  │  │  
│  │  └─PointCloudHomeworkIII
│  │      └─Point Cloud Homework III
│  │              compare_cluster.py
│  │              GMM.py
│  │              KMeans.py
│  │              
│  ├─第九次课
│  │  │  9.1 ICP_1.mp4
│  │  │  9.2ICP_2.mp4
│  │  │  9.3ndt.mp4
│  │  │  9.4ransac.mp4
│  │  │  PointCloudLecture9.pdf
│  │  │  
│  │  └─registration_dataset
│  │          registration_dataset.zip
│  │          
│  ├─第二次课
│  │  │  2.1_binary_search_tree.mp4
│  │  │  2.2_KD-tree.mp4
│  │  │  2.3_Octree.mp4
│  │  │  PointCloudLecture2v3.0.pdf
│  │  │  
│  │  └─lesson2code
│  │      └─lesson2
│  │              .gitignore
│  │              benchmark.py
│  │              kdtree.py
│  │              LICENSE
│  │              octree.py
│  │              README.md
│  │              result_set.py
│  │              
│  ├─第二次课ppt
│  │      PointCloudLecture2v3.0.pdf
│  │      
│  ├─第五节课
│  │      5.1 deep learning introduction.mp4
│  │      5.2pointnet.mp4
│  │      5.3pointnet++.mp4
│  │      PointCloudLecture5DeepLearningwithPointClouds.pdf
│  │      
│  ├─第八次课
│  │      8.1 PFH&&FPFH.mp4
│  │      8.2 SHOT.mp4
│  │      8.3 3D_match&&perfect_match .mp4
│  │      8.4 PPFNet &&PPF_folder .mp4
│  │      PointCloudLecture8-ld-2020.5.23.pdf
│  │      
│  ├─第六次课
│  │      6.1introduction.mp4
│  │      6.2image-based object detection.mp4
│  │      6.3voxelnet&pointillar.mp4
│  │      6.4pointRCNN.mp4
│  │      6.5pointcloud&image fusion.mp4
│  │      PointCloudLecture6.pdf
│  │      
│  └─第四节课
│      │  4.1 spectral clusterig.mp4
│      │  4.2meanshift&dbcan.mp4
│      │  4.3least_square.mp4
│      │  4.4 ransac.mp4
│      │  pointcloudLecture4Clustering&Modelfitting.pdf
│      │  
│      └─HomeworkIVclustering
│              clustering.py
│              
├─深蓝学院:从零手写Vio
│  ├─大作业
│  │  └─course8
│  │          euroc_mh05_groundtruth.csv
│  │          hw8.md
│  │          hw8.pdf
│  │          
│  ├─第1节 概述与课程介绍
│  │  │  任务1-1:【课件】第1节概述与课程介绍.pdf
│  │  │  
│  │  ├─任务1-2:【视频】概述与课程介绍(上)
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  ├─任务1-3:【视频】概述与课程介绍(下)
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  ├─任务1-4 作业以及答案
│  │  │      123.zip
│  │  │      【作业】概述与课程介绍.pdf
│  │  │      
│  │  └─任务1-5:课程预习资料
│  │          course_pre.zip
│  │          
│  ├─第2节 IMU传感器
│  │  │  任务2-1:第2节IMU传感器(新版).pdf
│  │  │  
│  │  ├─任务2-2:【视频】IMU传感器(上)
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  ├─任务2-3:【视频】IMU传感器(下)
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  ├─任务2-4 作业及答案
│  │  │      103929151229176211.png
│  │  │      第二节作业.zip
│  │  │      
│  │  └─任务2-5VIO第2节代码
│  │          第2节代码.zip
│  │          
│  ├─第3节 基于优化的IMU预积分与视觉信息融合
│  │  │  VIO-hw3-答案.pdf
│  │  │  任务3-1:第3节:基于优化的IMU预积分与视觉信息融合.pdf
│  │  │  任务3-3:【视频】基于优化的IMU预积分与视觉信息融合(下).flv
│  │  │  
│  │  ├─代码以及作业以及答案
│  │  │      CurveFitting_LM.rar
│  │  │      Downloads.zip
│  │  │      
│  │  └─任务3-2:【视频】基于优化的IMU预积分与视觉信息融合(上)
│  │          audio.flv
│  │          video.flv
│  │          
│  ├─第4节 滑动窗口算法理论:VIO融合及其可观性与一致性
│  │  │  nrsl-hw4-答案.pdf
│  │  │  【课件】第4节:滑动窗口理论.pdf
│  │  │  
│  │  ├─代码,作业,答案
│  │  │      Downloads.zip
│  │  │      nullspace_test.zip
│  │  │      
│  │  ├─任务5-2:【视频】滑动窗口算法理论(上)
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  └─任务5-3:【视频】滑动窗口算法理论(下)
│  │          audio.flv
│  │          video.flv
│  │          
│  ├─第5节 滑动窗口算法实践:逐行手写求解器
│  │  │  VIO-hw5-提升作业.pdf
│  │  │  第5节滑动窗口算法实践.pdf
│  │  │  
│  │  ├─任务6-2:【视频】Solver流程回顾及代码讲解
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  ├─任务6-3:【视频】滑动窗口算法回顾及代码实践
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  └─作业代码答案
│  │          1539357bb1e9920565.png
│  │          nrsl-hw4.pdf
│  │          nullspace_test.zip
│  │          
│  ├─第6节 视觉前端
│  │  │  第6节:视觉前端.pdf
│  │  │  
│  │  ├─VIO-nrsl-hw6
│  │  │  └─VIO-nrsl-hw6
│  │  │          VIO-hw6-基础作业.pdf
│  │  │          VIO-hw6-提升作业.pdf
│  │  │          
│  │  ├─任务7-2:【视频】视觉前端(上)  (2)
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  ├─任务7-3:【视频】视觉前端(下)
│  │  │      audio.flv
│  │  │      video.flv
│  │  │      
│  │  └─作业代码
│  │          1735440aeaf9079643.png
│  │          course6_hw.zip
│  │          VIO-nrsl-hw6.zip
│  │          
│  └─第7节 VINS系统构建
│      │  VIO第7节Initialization.pdf
│      │  
│      ├─任务8-2:【视频】VINS系统构建(上)
│      │      audio.flv
│      │      video.flv
│      │      
│      ├─任务8-3:【视频】VINS系统构建(下)
│      │      audio.flv
│      │      video.flv
│      │      
│      └─作业代码答案
│              123002a5c85d851841.png
│              hw7-nrsl.zip
│              VINS-Course.zip
│              
├─深蓝学院:基于图像的三维重建
│  │  045783F170AC5196A2F73AE0849960C3.png
│  │  ImagBasedModellingEdu代码说明文档.pdf
│  │  播放说明.txt
│  │  课程代码.txt
│  │  
│  ├─02第二章特征点的检测与匹配
│  │  │  1Slide-1特征检测与匹配.pdf
│  │  │  
│  │  └─这一章为图文教程。没有视频
│  ├─03第三章相机模型与对极几何
│  │      03相机模型与对极几何.ts
│  │      class2-相机模型与对极几何.pdf
│  │      
│  ├─04第四章从运动到结构
│  │      04双视角SFM.ts
│  │      04增量SFM.ts
│  │      【课件】双视角SFM(上).pdf
│  │      【课件】双视角SFM(下).pdf
│  │      
│  ├─05第五章稠密重建
│  │      05稠密点云重建.ts
│  │      slide5-multiview-stereo.pdf
│  │      
│  ├─06第六章点云到网格的重建
│  │      06点云到网格的重建.ts
│  │      Slide-6surface_reconstruction.pdf
│  │      
│  ├─ImageBasedModellingEduV1.0-master
│  │      ImageBasedModellingEduV1.0-master.zip
│  │      
│  ├─三维重建经典论文
│  │  │  MTUZSXG8Y9L2J$2R)W02B[6.png
│  │  │  
│  │  └─参考文献
│  │          Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints.pdf
│  │          Let it be color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions.pdf
│  │          Multi-View Stereo for Community Photo Collections.pdf
│  │          Photo Tourism Exploring Photo Collections in 3D.pdf
│  │          Poisson Image Editing.pdf
│  │          Reconstruction and Representation of 3D Objects with Radial Basis.pdf
│  │          Structure-from-Motion Revisited.pdf
│  │          
│  ├─第一讲视频需下载观看(在线观看无声音)
│  │  │  01特征点检测与匹配.ts
│  │  │  02特征点检测与匹配.ts
│  │  │  
│  │  └─01第一章课程参考资料
│  │      │  课程参考资料说明.pdf
│  │      │  
│  │      └─参考书籍
│  │              book_Computer Vision for Visual Effects.pdf
│  │              book_Computer_Vision_ Algorithms_and_APPlications.pdf
│  │              
│  ├─第七章纹理图像的创建与编辑
│  │      07纹理图像的创建与编辑(上).ts
│  │      07纹理图像的创建与编辑(下).ts
│  │      纹理图像I.pdf
│  │      纹理图像II.pdf
│  │      
│  └─(课程代码)ImageBasedModellingEduV1.0-master
│          ImageBasedModellingEduV1.0-master.zip
│          
├─深蓝学院:多传感器融合
│  ├─第一章_3D激光里程计
│  │  ├─第1节_课程导读
│  │  │      任务1-1 课程概述.mp4
│  │  │      任务1-2 激光雷达工作原理及应用.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第2节_里程计方案 ICP&NDT理论讲解
│  │  │  │  任务2-2 3D激光里程计.pdf
│  │  │  │  任务3-1 前端里程计-ICP.mp4
│  │  │  │  任务3-2 前端里程计-NDT.mp4
│  │  │  │  
│  │  │  └─任务2-1 激光传感器原理
│  │  │          任务2-1 激光传感器原理.zip
│  │  │          
│  │  ├─第3节_里程计方案及代码讲解
│  │  │      任务4 前端里程计LOAM系列.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第4节_数据集及其精度评价方法
│  │  │      任务5 数据集实现及精度评价方法.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第5节_LOAM代码讲解
│  │  │      任务6 LOAM代码部分讲解.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第6节_LeAM-LOAM代码讲解
│  │  │      任务7 LeAM-LOAM代码讲解.mp4
│  │  │      
│  │  └─第7节_作业
│  │      │  【讲评】第一次作业.pdf
│  │      │  
│  │      └─chapter_1
│  │              chapter_1.zip
│  │              
│  ├─第七章_基于图优化的地图定位
│  │  │  多传感器融合定位-第7章-2.0.pdf
│  │  │  
│  │  ├─第1节 流程介绍
│  │  │      基于图优化的流程介绍.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第2节 边缘化原理及应用
│  │  │      边缘化原理及应用.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节 基于KITTI的原理实现
│  │  │      基于KITTI的原理实现.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第4节 LIO-mapping
│  │  │  │  lio-mapping.mp4
│  │  │  │  
│  │  │  └─lio-mapping-comment-master
│  │  │          lio-mapping-comment-master.zip
│  │  │          
│  │  └─第5节 作业
│  │          作业讲解.mp4
│  │          
│  ├─第三章_惯性导航原理及误差分析
│  │  │  多传感器融合定位-第3章.pdf
│  │  │  
│  │  ├─第1节 惯性技术简介
│  │  │      任务18 惯性技术简介.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第2节 IMU误差分析及处理
│  │  │      任务19 惯性器件误差分析.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节 内参标定
│  │  │      任务20 惯性器件内参标定.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第4节 IMU温补
│  │  │      任务21 惯性器件温补.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第5节 惯性导航解算方法
│  │  │      任务22 惯性导航解算.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第6节 惯性导航误差模型
│  │  │      任务23 惯性导航误差分析.mp4
│  │  │      
│  │  └─第7节 作业
│  │          【讲评】第三次作业.pdf
│  │          
│  ├─第二章_点云地图构建及基于地图的定位
│  │  │  多传感器融合定位-第2章.pdf
│  │  │  
│  │  ├─第1节_内容回顾
│  │  │      任务11 内容回顾.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第2节_回环检测及代码实现
│  │  │      ScanContext:EgocentricSpatialDescriptorforPlaceRecognition.pdf
│  │  │      任务12 回环检测.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节_后端优化与点云地图构建
│  │  │      任务13 后端优化与点云地图构建.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第4节_基于点云地图的定位
│  │  │      任务14 基于点云地图的定位.mp4
│  │  │      
│  │  └─第5节_作业代码讲解
│  │      │  【讲评】第二次作业.pdf
│  │      │  任务15 作业代码讲解.mp4
│  │      │  
│  │      └─sensorfusionchapter3
│  │              sensorfusionchapter3.zip
│  │              
│  ├─第五章_基于滤波的融合方法进阶
│  │  │  多传感器融合定位-第5章-V2.3.pdf
│  │  │  
│  │  ├─第1节 融合编码器和融合约束的滤波方法
│  │  │      任务35 融合编码器和融合运动约束的滤波方法.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第2节 组合导航的常见现象解释
│  │  │      任务36 组合导航常见现象解释.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法
│  │  │      任务37 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法.mp4
│  │  │      
│  │  └─第4节 作业及代码
│  │          LINS—LiDAR-inertial-SLAM-master.zip
│  │          磁场强度查表方法.zip
│  │          
│  ├─第八章_传感器时空标定
│  │  │  传感器时空标定.mp4
│  │  │  多传感器融合定位-第8章.pdf
│  │  │  大作业.jpg
│  │  │  
│  │  └─参考文献
│  │          内参标定.zip
│  │          外参标定.zip
│  │          时间标定.zip
│  │          
│  ├─第六章_基于图优化的融合方法
│  │  │  多传感器融合定位-L6.pdf
│  │  │  
│  │  ├─第1节 基于预积分的融合方案流程
│  │  │      任务42 基于预积分的融合方案流程.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第2节 预积分模型推导
│  │  │      任务43 预积分模型推导.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节 典型方案介绍
│  │  │  │  任务44 典型方案介绍.mp4
│  │  │  │  
│  │  │  └─LIO-SAM-master
│  │  │          LIO-SAM-master.zip
│  │  │          
│  │  ├─第4节 融合编码器的优化方案
│  │  │      任务45 融合编码器的优化方案.mp4
│  │  │      
│  │  └─第5节 作业
│  │          任务46 作业.mp4
│  │          
│  └─第四章_基于滤波的融合方法
│      │  多传感器融合定位-第4章.pdf
│      │  
│      ├─第1节 概率基础知识
│      │      任务29 概率基础知识.mp4
│      │      
│      ├─第2节 滤波器基本原理
│      │      任务30 滤波器基本原理.mp4
│      │      
│      ├─第3节 基于滤波器的融合实现
│      │      任务31 基于滤波器的融合.mp4
│      │      
│      ├─第4节 基于KITTI数据集的融合实现
│      │      任务32 观测性与观测度分析.mp4
│      │      
│      └─第5节 作业
│              第四章作业.jpg
│              
├─深蓝学院:机器人学中的状态估计
│  ├─第一章
│  │  │  第1讲概述.pdf
│  │  │  第一节.mov
│  │  │  第一节改良版.mov
│  │  │  第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │  │  第三节.mov
│  │  │  第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │  │  第二节.mov
│  │  │  
│  │  └─声音问题
│  │      │  FormatFactory_setup.exe
│  │      │  放大声音说明.txt
│  │      │  
│  │      └─现在直接观看avc的视频
│  ├─第七章
│  │  │  7-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │  │  7-1.mov
│  │  │  7-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │  │  7-2.mov
│  │  │  第7讲位姿估计问题-2020.6.4.pdf
│  │  │  
│  │  └─PCDdata
│  │          first.pcd
│  │          second.pcd
│  │          
│  ├─第三章
│  │  │  第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │  │  第一节.mov
│  │  │  第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │  │  第三节.mov
│  │  │  第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │  │  第二节.mov
│  │  │  课件.pdf
│  │  │  
│  │  └─加大声音版
│  │          第一节.mp4
│  │          
│  ├─第二章
│  │      第2讲 线性系统中的状态估计.pdf
│  │      第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      第一节.mov
│  │      第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      第三节.mov
│  │      第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      第二节.mov
│  │      
│  ├─第五章
│  │      01 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      01.mov
│  │      02.mov
│  │      03.mov
│  │      第5讲三维几何学基础.pdf
│  │      
│  ├─第八章
│  │      8-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      8-1.mov
│  │      8-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      8-2.mov
│  │      第8讲位姿与点的估计问题.pdf
│  │      
│  ├─第六章
│  │      6-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      6-1.mov
│  │      6-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      6-2.mov
│  │      6-3 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│  │      6-3.mov
│  │      第6讲矩阵李群-gyr-2020.4.25.pdf
│  │      
│  └─第四章
│          数据关联和外点 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│          数据关联和外点.mov
│          第4讲偏差、匹配和外点.pdf
│          输入和测量的偏差 [AVC 最优化的质量和大小].mov
│          输入和测量的偏差.mov
│          
├─深蓝学院:概率图模型
│  ├─01.视频
│  │      01.任务1:【视频】PGM简介_.mp4
│  │      02.任务2:【视频】概率论与图论基础知识_.mp4
│  │      03.任务3:【视频】贝叶斯网络_.mp4
│  │      04.任务4:【视频】马尔科夫随机场_.mp4
│  │      05.任务5:【视频】因子图_.mp4
│  │      07.任务7:【视频】推理问题分类及意义&变量消元法_.mp4
│  │      08.任务8:【视频】团树传播算法_.mp4
│  │      09.任务9:【视频】信念传播算法_.mp4
│  │      10.任务10:【视频】二值图切法_.mp4
│  │      11.任务11:【视频】精确推理作业_.mp4
│  │      12.任务12:【视频】BP算法_.mp4
│  │      13.任务13:【视频】基于约束松弛和对偶分解的近似推理_.mp4
│  │      14.1任务14:【视频】基于图切法的近似推理_.mp4
│  │      14.任务14:【视频】基于采样的近似推理_.mp4
│  │      15.任务15:【视频】近似推理作业_.mp4
│  │      16.任务16:【视频】参数学习_.mp4
│  │      17.任务17:【视频】结构学习_.mp4
│  │      18.任务18:【视频】概率图模型的应用_.mp4
│  │      19.任务19:【视频】概率图模型的应用2_.mp4
│  │      任务20:【视频】作业讲解_.mp4
│  │      
│  └─02.资料
│          01.PGM简介.pdf
│          02.PGM表示-概率论与图论基础知识.pdf
│          03.PGM表示-贝叶斯网络.pdf
│          04.PGM表示-马尔科夫随机场.pdf
│          05.PGM表示-马尔科夫随机场_2.pdf
│          06.第二章小结和作业答案.zip
│          07.推理问题分类及意义&变量消元法.pdf
│          08.团树传播算法.pdf
│          09.信念传播算法.pdf
│          10.二值图切法.pdf
│          11.PGM_HW2.zip
│          12.PGM近似推理4-1.pdf
│          13【课件】基于约束松弛和对偶分解的近似推理.pdf
│          14.【课件】基于采样、图切法的近似推理.pdf
│          15.【代码】PGM近似推理.zip
│          15.【课件】PGM近似推理作业.pdf
│          16.【课件】参数学习.pdf
│          17.【课件】结构学习.pdf
│          18.【课件】概率图模型的应用.pdf
│          19.PGM应用v5.pdf
│          
├─深蓝学院:深蓝人脸识别
│  └─FaceRecognition
│      ├─第1章 人脸识别概述
│      │  │  1:【视频】人脸识别背景.mp4
│      │  │  2:【视频】人脸识别发展.mp4
│      │  │  3:【视频】人脸识别数据库.mp4
│      │  │  4:【视频】测试协议.mp4
│      │  │  5:【作业】认识测试协议.pdf
│      │  │  第1章人脸识别概述.pdf
│      │  │  
│      │  └─HomeworkIforstudent
│      │      └─for student
│      │              lfw_result.mat
│      │              test_lfw_student.py
│      │              
│      ├─第2章 传统人脸识别方法
│      │  │  6:【视频】传统人脸识别方法的基本流程.mp4
│      │  │  7:【视频】特征提取.mp4
│      │  │  8:【视频】分类器.mp4
│      │  │  9:【作业】理解PCA降维与LBP特征.pdf
│      │  │  人脸识别-第2章传统人脸识别.pdf
│      │  │  
│      │  └─HWII
│      │          HW II.zip
│      │          
│      ├─第3章 基于深度学习的人脸识别-前瞻
│      │  │  11:【视频】早期深度学习人脸识别算法.mp4
│      │  │  12:【视频】环境配置演示.mp4
│      │  │  13:【视频】数据处理实践.mp4
│      │  │  14 MTCNN实践作业.pdf
│      │  │  
│      │  ├─13-2MTCNN
│      │  │      chapter3.zip
│      │  │      
│      │  └─第三章数据
│      │          CASIA-maxpy-clean.zip
│      │          lfw_deepblue.zip
│      │          
│      ├─第4章 基于深度学习的人脸识别-网络结构
│      │  │  15 人脸识别-网络结构.pdf
│      │  │  16:【视频】卷积神经网络基础.mp4
│      │  │  17:【视频】通用网络分类及人脸识别模块.mp4
│      │  │  18 作业搭建网络结构.pdf
│      │  │  
│      │  └─ResNet
│      │          ResNet.py
│      │          
│      ├─第5章 基于深度学习的人脸识别-损失函数(2次课)
│      │  │  19:【课件】损失函数 I  人脸识别-L5.pdf
│      │  │  20:【视频】softmax.mp4
│      │  │  21:【视频】margin-softmax.mp4
│      │  │  22:【视频】mining-softmax.mp4
│      │  │  23:【视频】训练测试解析.mp4
│      │  │  23:【课件】人脸识别-损失函数-II 人脸识别-第五章-II-V2.0.pdf
│      │  │  24:【视频】margin-mining softmax.mp4
│      │  │  25:【视频】search-softmax.mp4
│      │  │  26:【视频】度量学习.mp4
│      │  │  27 网络模型训练及测试.pdf
│      │  │  
│      │  └─28chapter5_ws
│      │          chapter5_ws.zip
│      │          
│      ├─第6章 基于深度学习的人脸识别-数据
│      │      29:【视频】噪声数据.mp4
│      │      30:【视频】长尾分布等.mp4
│      │      31:【视频】人脸识别系统搭建.mp4
│      │      32:【课件】人脸识别-数据分析.pdf
│      │      33:【作业】第六章作业.pdf
│      │      
│      └─第7章 人脸识别模型压缩
│              34-1人脸识别-第七章.pdf
│              34:【视频】模型压缩.mp4
│              任务学习 - 深蓝学院 - 专注人工智能的在线教育.pdf
│              
├─深蓝学院:深蓝图卷积神经网络
│  ├─01.第1章 基础知识:图像基础知识
│  │      1.图像基础知识.mp4
│  │      
│  ├─02.第2章 卷积神经网络
│  │  │  任务2-2:【视频】前馈神经网络-_.mp4
│  │  │  任务2-3:【资料】逻辑“与”.doc
│  │  │  任务3-1:【课件】卷积神经网络-I.pdf
│  │  │  任务3-2:【视频】卷积神经网络 part i-_.mp4
│  │  │  任务4-1:【课件】卷积神经网络-II.pdf
│  │  │  任务4-2:【视频】卷积神经网络 part ii-_.mp4
│  │  │  
│  │  └─任务2-1:【课件】卷积神经网络-1
│  │          任务2-1:【课件】卷积神经网络-1.zip
│  │          
│  ├─03.第3章 卷积的扩展
│  │      任务5-1:【课件】卷积的扩展.pdf
│  │      任务5-2:【视频】卷积的扩展-_.mp4
│  │      
│  └─04.第4章 基于图的卷积网络
│          任务6-1:【课件】基于图的卷积网络.pdf
│          任务6-2:【视频】基于图的卷积网络-_.mp4
│          任务7-1:【课件】交通预测任务中的时空信息_20190824_003033.pdf
│          任务7-2:【视频】交通预测任务中的时空信息-_.mp4
│          
├─深蓝学院:激光SLAM从理论到实践
│  ├─第1节:激光SLAM简要介绍
│  │  │  【视频】激光SLAM的发展和应用趋势.mp4
│  │  │  【课件】 3D激光SLAM介绍.pdf
│  │  │  【课件】传感器数据处理I:里程计运动模型及标定.pdf
│  │  │  【课件】基于已知定位的建图.pdf
│  │  │  【课件】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based).pdf
│  │  │  【课件】激光SLAM的前端配准方法.pdf
│  │  │  【课件】激光SLAM的发展和应用趋势.pdf
│  │  │  【课件】激光雷达数学模型和运动畸变去除.pdf
│  │  │  
│  │  └─【课件】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│  │          【课件】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based).zip
│  │          
│  ├─第2节 传感器数据处理I:里程计运动模型及标定
│  │  │  【视频】传感器数据处理I:里程计运动模型及标定.mp4
│  │  │  
│  │  └─【作业】传感器数据处理I:里程计运动模型及标定
│  │          【作业】传感器数据处理I:里程计运动模型及标定.zip
│  │          
│  ├─第3节 传感器数据处理II:激光雷达数学模型和运动畸变去除
│  │  │  【视频】激光雷达数学模型和运动畸变去除.mp4
│  │  │  
│  │  └─【作业】激光雷达数学模型和运动畸变去除
│  │          作业.zip
│  │          
│  ├─第4节 激光SLAM的前端配准方法
│  │      【视频】激光SLAM的前端配准方法(1).mp4
│  │      【视频】激光SLAM的前端配准方法(2).mp4
│  │      【视频】激光SLAM的前端配准方法(3).mp4
│  │      
│  ├─第5节 基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based)
│  │  │  【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) (1).mp4
│  │  │  【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) (2).mp4
│  │  │  【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) (3).mp4
│  │  │  
│  │  └─【作业】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based)
│  │      └─作业
│  │              fastSLAMproject.tar.gz
│  │              作业注意事项.docx
│  │              
│  ├─第6节 基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│  │  │  【视频】cartographer代码讲解.mp4
│  │  │  【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)(1).mp4
│  │  │  【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)(2).mp4
│  │  │  
│  │  ├─【作业】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│  │  │  └─作业
│  │  │          LSSLAMProject.tar.gz
│  │  │          作业注意事项.docx
│  │  │          
│  │  └─【资料】cartographer(注释版本)
│  │          cartographer–zhushi.zip
│  │          
│  ├─第7节 基于已知定位的建图
│  │  │  【视频】基于已知定位的建图.mp4
│  │  │  
│  │  └─【作业】基于已知定位的建图
│  │      └─作业
│  │              OccupanyMappingProject.zip
│  │              作业注意事项.docx
│  │              
│  ├─第8节 3D激光SLAM介绍
│  │      【视频】 3D激光SLAM介绍.mp4
│  │      
│  └─第9节 作业答疑课
│      │  作业答疑课.mp4
│      │  
│      └─激光SLAM作业答案
│          └─激光SLAM作业答案
│              ├─第七讲
│              │      OccupanyMappingProject.zip
│              │      
│              ├─第三讲
│              │      LaserUndistortion_ws.zip
│              │      
│              ├─第二讲
│              │      odom_ws.zip
│              │      
│              ├─第五讲
│              │      PS.docx
│              │      
│              └─第六讲
│                      LSSLAMProject.zip
│                      
├─深蓝学院:移动机器人运动规划
│  └─路径规划–深蓝学院网课–深蓝
│      ├─第一节
│      │  │  1lecture1.pdf
│      │  │  1任务1-2课程总体介绍.mp4
│      │  │  1任务2课纲介绍与规划方法分类.mp4
│      │  │  1任务3常用地图结构与基础知识.mp4
│      │  │  1任务4实践演示.mp4
│      │  │  
│      │  └─1hw_1
│      │          hw_1.zip
│      │          
│      ├─第七节
│      │  │  MDPBasedplanning.pdf
│      │  │  值迭代和实时动态规划.mp4
│      │  │  最小最大代价规划和最小期望代价规划.mp4
│      │  │  规划中的不确定性和马尔科夫决策过程.mp4
│      │  │  
│      │  └─MP-HW7
│      │          MP-HW7.zip
│      │          
│      ├─第三章作业解析
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│      │      12.png
│      │      13.png
│      │      14.png
│      │      
│      ├─第三节
│      │  │  3任务1-1基于采样的路径规划.pdf
│      │  │  3任务1-2概率路线图算法.mp4
│      │  │  3任务2基于采样的最优路径规划算法.mp4
│      │  │  
│      │  └─3hw_3
│      │          hw_3.zip
│      │          
│      ├─第二章作业答案参考
│      │      1.jpg
│      │      2.jpg
│      │      3.jpg
│      │      4.jpg
│      │      5.jpg
│      │      6.jpg
│      │      
│      ├─第二节
│      │  │  2lecture2.pdf
│      │  │  2任务1-2图搜索基础.mp4
│      │  │  2任务2Dijstra和Astar算法.mp4
│      │  │  2任务3JPS算法.mp4
│      │  │  2任务4实践演示与作业.mp4
│      │  │  
│      │  └─2hw_2
│      │          hw_2.zip
│      │          
│      ├─第五节
│      │  │  L5.pdf
│      │  │  MinimumSnap1.mp4
│      │  │  MinimumSnap2.mp4
│      │  │  
│      │  └─hw_5
│      │          hw_5.zip
│      │          
│      ├─第八节
│      │      第8节模型预测控制在运动规划中的应用.pdf
│      │      第八章上.mp4
│      │      第八章下.mp4
│      │      第八章中.mp4
│      │      
│      ├─第六节
│      │  │  L6.pdf
│      │  │  作业.mp4
│      │  │  轨迹优化.mp4
│      │  │  
│      │  └─hw6
│      │          hw6.zip
│      │          
│      ├─第四节
│      │  ├─4实践演示与作业.mp4
│      │  │      4实践演示与作业.mp4
│      │  │      
│      │  └─第四节
│      │      └─第四节
│      │              4hw_4.zip
│      │              4任务1-2动力学概念简介.mp4
│      │              4任务1基于采样的.pdf
│      │              4任务2状态栅格搜索算法.mp4
│      │              4任务3两点边界最优控制问题.mp4
│      │              4任务4混合Astar算法.mp4
│      │              4任务5动力学约束RRTstar算法.mp4
│      │              
│      ├─资料
│      │      bookbig.pdf
│      │      运动规划-开课仪式.pdf
│      │      
│      └─问题汇总
│              问题汇总.zip
│              
├─深蓝学院:视觉SLAM VIO开源代码解析
│  │  32-1basalt视觉前端 (1).zip
│  │  orbslam2_course.zip
│  │  ORB_SLAM2预习资料.zip
│  │  [深蓝学院]视觉SLAM_VIO开源代码大纲.zip
│  │  代码解析课前预习资料-深蓝学院.zip
│  │  开课视频.zip
│  │  深蓝slamvio代码课学习论文材料 (2).zip
│  │  深蓝slamvio代码课学习论文材料 (3).zip
│  │  第一章ORB_SLAM2.zip
│  │  第三章VINS.zip
│  │  第二章DSO.zip
│  │  第五章MSCKF.zip
│  │  第四章BASALT.zip
│  │  聊天记录.zip
│  │  课前学习资料(MSCKF_VIO论文及代码)-深蓝学院.zip
│  │  
│  └─第五章MSCKF
│      ├─第一节
│      │  │  39-1MSCKF前端.pdf
│      │  │  39-2 MSCKF前端流程.mp4
│      │  │  39-3 MSCKF前端开源代码讲解.mp4
│      │  │  
│      │  └─39-4MSCKF_vio_no_ros
│      │          msckf_vio_no_ros.zip
│      │          
│      ├─第三节
│      │      40-1stereo_msckf源码分析-后端.pdf
│      │      41-2 后端补充资料.mp4
│      │      
│      └─第二节
│              40-2 先导知识.mp4
│              40-3 后端流程.mp4
│              41-1 后端源码解析.mp4
│              
├─深蓝学院:视觉SLAM理论与实践
│  │  【视频】第七讲后端优化.mp4
│  │  【课件】第六讲后端优化.mp4
│  │  第08讲【视频】回环检测.mp4
│  │  第一讲:预备知识.mp4
│  │  第三讲:李群与李代数.mp4
│  │  第二讲:三维空间刚体运动.mp4
│  │  第五讲:特征点法视觉里程计.mp4
│  │  第四讲:相机模型与非线性优化.mp4
│  │  
│  ├─slam高博
│  │      参考文献.pdf
│  │      圆形标定板4800_3600.bmp
│  │      机器人操作系统(ROS)浅析.pdf
│  │      棋盘标定图5000_3500_9_6.bmp
│  │      第1讲 引言.pptx
│  │      第2讲 初识SLAM.pptx
│  │      视觉SLAM十四讲-ch1-ch2.pdf
│  │      视觉SLAM十四讲-ch3.pdf
│  │      视觉SLAM十四讲-ch4.pdf
│  │      视觉SLAM十四讲-cH5.pdf
│  │      视觉SLAM十四讲-ch6.pdf
│  │      视觉SLAM十四讲-ch7.pdf
│  │      视觉SLAM十四讲-ch8.pdf
│  │      视觉SLAM十四讲-ch9.pdf
│  │      
│  └─课件及作业
│          课件及作业.zip
│          
├─深蓝学院:计算机视觉应用基础
│  ├─第10章 检测识别:一般目标检测识别之特征
│  │  ├─第1节 目标检测识别一般流程
│  │  │      任务49:【视频】目标检测简介.mp4
│  │  │      第10章目标检测识别_特征.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节 特征检测简介
│  │  │      任务50:【视频】特征检测简介.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节 边缘检测与角点检测
│  │  │      任务51-1:【视频】边缘检测.mp4
│  │  │      任务51-2:【视频】角点检测.mp4
│  │  │      
│  │  └─第4节 SIFT特征简介
│  │          任务52-1:【视频】SIFT特征.mp4
│  │          任务52-2:【作业】第十章.png
│  │          
│  ├─第11章 检测识别:一般目标检测识别之分类器
│  │  ├─第1节 线性回归
│  │  │      任务53-2:线性回归.mp4
│  │  │      第11章:目标检测识别.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节 支持向量机
│  │  │      任务54:支持向量机.mp4
│  │  │      
│  │  └─第3节 Adaboost
│  │          56:【作业】第十一章.png
│  │          任务55:Adaboost.mp4
│  │          
│  ├─第12章 检测识别:基于模型拟合的目标检测
│  │  │  任务61:【作业】第十二章.png
│  │  │  
│  │  ├─第1节 前言
│  │  │      任务58:前言.mp4
│  │  │      第12章:目标检测识别.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节 霍夫变换与直线检测
│  │  │      任务59:霍夫变换与直线检测.mp4
│  │  │      
│  │  └─第3节 RANSAC与直线检测
│  │          任务60:RANSAC与直线检测.mp4
│  │          
│  ├─第1章:图像分割:基于统计模型的图像分割
│  │  ├─第1节:图像分割简要叙述
│  │  │      任务4-1:【课件】基于统计的图像分割.pdf
│  │  │      任务4-2:图像分割概述.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第2节:基于统计的图像分割
│  │  │      任务5:基于统计的图像分割.mp4
│  │  │      
│  │  └─第3节:作业
│  │      │  任务6-1:作业视频.mp4
│  │      │  任务6-2:【视频】代码框架介绍.mp4
│  │      │  任务6-3:【作业】第一章.png
│  │      │  任务7-1:第一章第一题思路提示.mp4
│  │      │  任务7-2:第一章第二题思路提示.mp4
│  │      │  任务7-3:第一章第三题思路提示.mp4
│  │      │  第一章作业讲评-曹志文.pdf
│  │      │  
│  │      └─L1homework
│  │              homework.zip
│  │              
│  ├─第1节:课程介绍
│  │      任务2:【视频】计算机视觉应用基础课程介绍.mp4
│  │      任务3:【视频】计算机视觉概述.mp4
│  │      
│  ├─第2章:图像分割:基于主动轮廓的图像分割
│  │  ├─第1节:基于主动轮廓的图像分割
│  │  │      任务8-2:基于主动轮廓的图像分割.mp4
│  │  │      第2章基于主动轮廓的图像分割.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节:Snake算法实现
│  │  │      任务9:Snake算法实现.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节:GVFSnake算法
│  │  │      任务10:GVFSnake算法.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第4节:代码及作业
│  │  │  │  任务12:【作业】第二章.png
│  │  │  │  第二章作业讲评-胡思杰.pdf
│  │  │  │  视频11-2:【视频】代码讲解.mp4
│  │  │  │  
│  │  │  └─ch2_hw
│  │  │          ch2_hw.zip
│  │  │          
│  │  └─第5节:补充材料
│  │          任务13-1:【视频】梯度下降补充资料.mp4
│  │          任务13-2:【视频】GVF补充资料.mp4
│  │          任务13-3:【视频】Snake补充资料.mp4
│  │          
│  ├─第3章:图像分割:基于水平集的图像分割
│  │  ├─第1节:CV图像分割模型
│  │  │      任务14-2:基于水平集的图像分割(上).mp4
│  │  │      第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第1部分-赵松2020.10.2.pdf
│  │  │      第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第2部分-赵松2020.10.2.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节:CV分割模型的改进
│  │  │      任务15:Chan-Vese模型(CV模型).mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节:水平集分割模型代码分析
│  │  │      任务16:基于水平集的图像分割(下).mp4
│  │  │      任务17:Multi Phase模型.mp4
│  │  │      
│  │  └─第4节:作业实践
│  │      │  任务18-1:作业.mp4
│  │      │  任务18-2:【视频】代码框架讲解.mp4
│  │      │  任务18-3:【作业】第三章.png
│  │      │  
│  │      ├─HW_ch3
│  │      │      HW_ch3.zip
│  │      │      
│  │      └─第三章作业讲评-赵泽宇同学
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│  │          ├─docProps
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│  │          │  │  └─_rels
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│  │          │  │          slide5.xml.rels
│  │          │  │          slide6.xml.rels
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│  │          │  │          
│  │          │  ├─theme
│  │          │  │      theme1.xml
│  │          │  │      theme2.xml
│  │          │  │      
│  │          │  └─_rels
│  │          │          presentation.xml.rels
│  │          │          
│  │          └─_rels
│  │                  .rels
│  │                  
│  ├─第4章:图像分割:交互式图像分割
│  │  ├─第1节:交互式图像分割简介
│  │  │      20-2:课程内容概述.mp4
│  │  │      20-3:引言.mp4
│  │  │      任务18-1:作业.mp4
│  │  │      任务18-2:【视频】代码框架讲解.mp4
│  │  │      第4章_图像分割_交互式图像分割-赵松.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节:Graph Cuts(图割)方法以及改进
│  │  │      21-1:Graph Cuts(图割).mp4
│  │  │      21-2:图割改进.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节:基于标签学习的交互式分割
│  │  │  │  22-1:另一角度看Graph Cuts.mp4
│  │  │  │  22-2:基于标签学习的交互式图像分割.mp4
│  │  │  │  22-3:【作业】第四章.png
│  │  │  │  
│  │  │  └─hw_ch4
│  │  │      └─hw_ch4
│  │  │          │  CMakeLists.txt
│  │  │          │  hw_ch4.pdf
│  │  │          │  
│  │  │          ├─.vscode
│  │  │          │      launch.json
│  │  │          │      settings.json
│  │  │          │      
│  │  │          ├─build
│  │  │          │  │  CMakeCache.txt
│  │  │          │  │  cmake_install.cmake
│  │  │          │  │  Makefile
│  │  │          │  │  
│  │  │          │  ├─CMakeFiles
│  │  │          │  │  │  cmake.check_cache
│  │  │          │  │  │  CMakeDirectoryInformation.cmake
│  │  │          │  │  │  CMakeOutput.log
│  │  │          │  │  │  feature_tests.bin
│  │  │          │  │  │  feature_tests.c
│  │  │          │  │  │  feature_tests.cxx
│  │  │          │  │  │  Makefile.cmake
│  │  │          │  │  │  Makefile2
│  │  │          │  │  │  progress.marks
│  │  │          │  │  │  TargetDirectories.txt
│  │  │          │  │  │  
│  │  │          │  │  ├─3.10.2
│  │  │          │  │  │  │  CMakeCCompiler.cmake
│  │  │          │  │  │  │  CMakeCXXCompiler.cmake
│  │  │          │  │  │  │  CMakeDetermineCompilerABI_C.bin
│  │  │          │  │  │  │  CMakeDetermineCompilerABI_CXX.bin
│  │  │          │  │  │  │  CMakeSystem.cmake
│  │  │          │  │  │  │  
│  │  │          │  │  │  ├─CompilerIdC
│  │  │          │  │  │  │  │  a.out
│  │  │          │  │  │  │  │  CMakeCCompilerId.c
│  │  │          │  │  │  │  │  
│  │  │          │  │  │  │  └─tmp
│  │  │          │  │  │  └─CompilerIdCXX
│  │  │          │  │  │      │  a.out
│  │  │          │  │  │      │  CMakeCXXCompilerId.cpp
│  │  │          │  │  │      │  
│  │  │          │  │  │      └─tmp
│  │  │          │  │  └─CMakeTmp
│  │  │          │  ├─src
│  │  │          │  │  │  cmake_install.cmake
│  │  │          │  │  │  libdistribution.a
│  │  │          │  │  │  libek.a
│  │  │          │  │  │  libem.a
│  │  │          │  │  │  libgmm.a
│  │  │          │  │  │  libgraph.a
│  │  │          │  │  │  libgraph_cut.a
│  │  │          │  │  │  libgraph_search.a
│  │  │          │  │  │  libimage_graph.a
│  │  │          │  │  │  libinteraction_tool.a
│  │  │          │  │  │  Makefile
│  │  │          │  │  │  
│  │  │          │  │  └─CMakeFiles
│  │  │          │  │      │  CMakeDirectoryInformation.cmake
│  │  │          │  │      │  progress.marks
│  │  │          │  │      │  
│  │  │          │  │      ├─distribution.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      distribution.cpp.o
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─ek.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      ek.cpp.o
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─em.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      em.cpp.o
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─gmm.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      gmm.cpp.o
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─graph.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      graph.cpp.o
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─graph_cut.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      graph_cut.cpp.o
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─graph_search.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      graph_search.cpp.o
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─image_graph.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      image_graph.cpp.o
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      └─interaction_tool.dir
│  │  │          │  │              build.make
│  │  │          │  │              cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │              cmake_clean_target.cmake
│  │  │          │  │              CXX.includecache
│  │  │          │  │              depend.internal
│  │  │          │  │              depend.make
│  │  │          │  │              DependInfo.cmake
│  │  │          │  │              flags.make
│  │  │          │  │              interaction_tool.cpp.o
│  │  │          │  │              link.txt
│  │  │          │  │              progress.make
│  │  │          │  │              
│  │  │          │  ├─test
│  │  │          │  │  │  cmake_install.cmake
│  │  │          │  │  │  Makefile
│  │  │          │  │  │  test_dfs
│  │  │          │  │  │  test_distribution
│  │  │          │  │  │  test_ek
│  │  │          │  │  │  test_gmm
│  │  │          │  │  │  test_graph
│  │  │          │  │  │  test_graph_cut
│  │  │          │  │  │  test_image_graph
│  │  │          │  │  │  
│  │  │          │  │  └─CMakeFiles
│  │  │          │  │      │  CMakeDirectoryInformation.cmake
│  │  │          │  │      │  progress.marks
│  │  │          │  │      │  
│  │  │          │  │      ├─test_dfs.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      test_dfs.cpp.o
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─test_distribution.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      test_distribution.cpp.o
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─test_ek.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      test_ek.cpp.o
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─test_gmm.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
│  │  │          │  │      │      depend.internal
│  │  │          │  │      │      depend.make
│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
│  │  │          │  │      │      flags.make
│  │  │          │  │      │      link.txt
│  │  │          │  │      │      progress.make
│  │  │          │  │      │      test_gmm.cpp.o
│  │  │          │  │      │      
│  │  │          │  │      ├─test_graph.dir
│  │  │          │  │      │      build.make
│  │  │          │  │      │      cmake_clean.cmake
│  │  │          │  │      │      CXX.includecache
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│  │  │          │  │      │      DependInfo.cmake
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│  │  │          │  │      │      
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│  │  │          │  │              build.make
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│  │  │          │  │              
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│  │  │          │          │  
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│  │  │          ├─test
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│  │  │          └─utils
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│  │  │                  
│  │  └─第4节:作业框架讲解
│  │          任务23-1:【视频】作业框架讲解及补充知识.mp4
│  │          任务23-3:作业讲解1_build_map.mp4
│  │          任务23-4:作业讲解2_BFS.mp4
│  │          第四章作业讲评-何志豪.pdf
│  │          
│  ├─第5章:图像分割:基于模型的运动分割
│  │  ├─第1节:运动目标检测简介
│  │  │      24-2:运动目标分割概述.mp4
│  │  │      24-3:参数估计简述.mp4
│  │  │      L5基于模型的运动分割.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节:混合高斯背景建模
│  │  │      任务25:混合高斯背景建模算法.mp4
│  │  │      
│  │  └─第3节:作业
│  │      │  26-1:作业视频.mp4
│  │      │  26-3:【作业】第五章.png
│  │      │  任务26-2:【视频】代码框架讲解.mp4
│  │      │  第五章作业讲评-杨博荃.pdf
│  │      │  
│  │      └─hw_ch5
│  │              hw_ch5.zip
│  │              
│  ├─第6章:目标跟踪:基于光流的点目标跟踪
│  │  ├─第1节:目标跟踪简介
│  │  │      任务28-2:目标跟踪简介.mp4
│  │  │      第6章目标跟踪光流.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节:光流以及基于光流的跟踪
│  │  │      任务29:光流.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节:基于光流目标跟踪的代码分析
│  │  │      任务30:基于光流的目标跟踪.mp4
│  │  │      
│  │  └─第4:实践作业
│  │      │  【作业】第6章.png
│  │      │  任务31-2:【视频】代码讲解.mp4
│  │      │  第六章作业讲评-谢忱.pdf
│  │      │  
│  │      └─hw_ch6
│  │              hw_ch6.zip
│  │              
│  ├─第7章:目标跟踪:基于均值漂移的块目标跟踪
│  │  ├─第1节:均值漂移算法提出原因
│  │  │      任务33-2:模板匹配算法跟踪.mp4
│  │  │      第7章目标跟踪Mean-shift.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节:核密度估计
│  │  │      任务34:核密度估计.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节:基于均值漂移的目标跟踪算法
│  │  │      任务35:均值漂移算法 截取视频.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第4节:基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析
│  │  │      任务36:基于均值漂移的目标跟踪.mp4
│  │  │      
│  │  └─第5节:作业
│  │      │  37:【作业】第七章.png
│  │      │  任务37-1:作业.mp4
│  │      │  任务37-2:【视频】代码框架讲解.mp4
│  │      │  
│  │      └─HW7
│  │              7-mean-shift.pdf
│  │              ch7_mean_shift.zip
│  │              
│  ├─第8章:目标跟踪:基于粒子滤波的目标跟踪
│  │  ├─第1节:自顶向下的跟踪基础
│  │  │      任务39:自顶向下的跟踪基础.mp4
│  │  │      第8章_目标跟踪_粒子滤波.pdf
│  │  │      
│  │  ├─第2节:蒙特卡洛模拟
│  │  │      任务40:蒙特卡洛.mp4
│  │  │      
│  │  ├─第3节:基于粒子滤波的目标跟踪算法
│  │  │      任务41:基于粒子滤波的跟踪算法.mp4
│  │  │      
│  │  └─第4节:作业
│  │      │  42:【作业】第八章.png
│  │      │  任务42-2:作业讲解.mp4
│  │      │  
│  │      └─hw_ch8
│  │              hw_ch8.zip
│  │              
│  └─第9章:目标跟踪:基于核相关滤波的目标跟踪
│      ├─第1节:相关滤波
│      │      任务44:相关滤波.mp4
│      │      第9章_目标跟踪_相关滤波.pdf
│      │      
│      ├─第2节:MOSSE
│      │      任务45:MOSSE.mp4
│      │      
│      ├─第3节:跟踪方法总结与展望
│      │      任务46:跟踪方法总结与展望.mp4
│      │      
│      └─第4节:作业
│              任务47:【作业】第九章.png
│              
└─深蓝学院:语音识别课程-2020
    │  语音识别一期C2-V1.0.mp4
    │  语音识别一期C2-V2.0.mp4
    │  语音识别第3节-GMM&EM.mp4
    │  语音识别课程-01-Intro-谢磊-v1.1.mp4
    │  语音识别课程-01-Intro-谢磊-v1.1.pdf
    │  语音识别课程-开课仪式.pptx
    │  语音识别课程PPT-07-语言模型-吕航.mp4
    │  语音识别课程PPT-10-端到端语音识别-许开拓v2.mp4
    │  语音识别课程大纲-深蓝学院.pdf
    │  
    ├─02.资料
    │      EMG&MM-20200122.pdf
    │      HMM模型.pdf
    │      第三章作业.png
    │      第二章作业.png
    │      第四章作业.png
    │      语音识别课程-01-Intro-谢磊-v1.3.pdf
    │      语音识别课程PPT-02-特征提取-孙思宁-v0.2.pdf
    │      
    ├─04-HMM
    │  │  语音识别课程PPT-04-HMM-许开拓v0.2.pdf
    │  │  语音识别课程第4节-隐马尔科夫模型.mp4
    │  │  
    │  └─语音识别课程PPT-04-HMM-许开拓v0.2
    │          语音识别课程PPT-04-HMM-许开拓v0.2.zip
    │          
    ├─05-GMM-HMM系统
    │  │  语音识别-05-GMM-HMM系统-张彬彬.mp4
    │  │  
    │  └─语音识别课程PPT-05-GMM-HMM-张彬彬
    │          语音识别课程PPT-05-GMM-HMM-张彬彬.zip
    │          
    └─语音识别课程-开课仪式
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