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随着近几年机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，三维重建这个学术名词也逐渐出现在大众的视野中。那究竟什么是三维重建呢？

如何学习图像三维重建？

大家好，我是小6，我们SLAM知识星球里很多小伙伴即将开始实习、求职，为了能够让星球里所有小伙伴能够顺利找到工作，在此号召大家一起对自己曾经参与过的笔试、面试问题进行总结和复盘，既能帮自己梳理知识点，也能和大家一起讨论解题思路和技巧。以下是某位星球朋友的分享，欢迎大家对提出的问题进行补充，回答，讨论。

面试20场，我总结了面试问题及解答！激光+IMU融合定位方向

项目地址: https://github.com/OpenPerceptionX/ST-P3

ECCV2022解读：首篇基于环视相机的端到端自动驾驶框架！

原文链接： ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法
 本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外，该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底：****HIFI3D++，该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。相关代码和3DMM已开源。此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。

ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法

原文链接： 最新开源！基于LiDAR的位置识别网络OverlapTransformer，RAL/IROS 2022

必须收藏！双目立体匹配算法：Patch Match Stereo实用详解教程

几天前，同济大学公布了一条重磅消息：本校学生陈涵晟获得CVPR2022最佳学生论文奖，这也是CVPR自2001年设立最佳学生论文奖以来，获奖论文的第一作者首次来自中国高校。

顶级论文创新点怎么找？中国高校首次获CVPR最佳学生论文奖有感

SLAM知识星球里经常有小伙伴问我，学习了SLAM开源代码后，如何进行导航。星球里我是这样回复的：

机器人核心技术运动规划：让机器人想去哪就去哪

运动规划和SLAM什么关系？

一年前，我在公众号“从零开始搭SLAM”里看到了一系列高质量的原创文章，这些文章都是号主李想利用业余时间创作完成的，这些文章循序渐进，带领读者一步步迈入激光SLAM的精彩世界。

谷歌开源的激光SLAM算法Cartographer为什么这么牛X？

经常有粉丝问视觉/激光/SLAM、三维重建等方向的学习路线，这里我再总结给大家，如下所示：

SLAM 深度估计 三维重建 标定 传感器融合

三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过 计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三 维模型。下图就是三维重建重建结果：

详解深度学习三维重建网络：MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VNJGtNFW6kZ-n8mY1yrH0Q

实战 | 手把手教你跑三维重建代码！

原文链接：VSLAM系列原创09讲 | 如何在线生成BoW词袋向量？原理+代码详解

VSLAM系列原创09讲 | 如何在线生成BoW词袋向量？原理+代码详解

https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments

VSLAM系列原创04讲 | 四叉树实现ORB特征点均匀化分布：原理+代码

VSLAM系列原创03讲 | 为什么需要ORB特征点均匀化？

VSLAM系列原创02讲 | ORB描述子如何实现旋转不变性？原理+代码

注：本文来自计算机视觉life独家课程 视觉三维重建：原理剖析+逐行代码详解 中的课件及注释代码。

原理+代码详解 | 稠密重建之SGM/tSGM算法

今天和大家聊一个有趣的话题：SLAM是否会被深度学习取代。据说卡内基梅隆大学机器人研究所的计算机视觉课程，分成了两部分，一个是基于学习的方法，一个是基于几何的方法。作为一个SLAMer，深深的感受到最近几年SLAM的快速发展，以前很多人说起计算机视觉，基本就和深度学习视觉算法划上了等号，如今SLAM也有自己的一席之地了。几何方法和学习方法，已经成为现代计算机视觉的两根支柱。

观点 | SLAM会被深度学习取代吗？

作者介绍：Zach，移动机器人从业者，热爱移动机器人行业，立志于科技助力美好生活。也是我们课程学员：基于LiDAR的多传感器融合SLAM：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM

代码实战 | 用LeGO-LOAM实现地面提取

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