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深度学习与SLAM的结合有很多好处。首先，深度学习可以帮助SLAM系统更好地理解环境，提高定位和建图的准确性。例如，深度学习可以用于特征提取和匹配，以提高SLAM系统的鲁棒性。此外，深度学习也可以用于预测环境的变化，从而提高SLAM系统的适应性。目前有几个主要的方向：

1、语义SLAM：通过深度学习，SLAM系统可以理解环境的语义信息，如识别物体和场景，从而提高定位和建图的准确性。

2、端到端的SLAM：整个SLAM过程（包括特征提取、匹配、定位和建图）都由一个深度学习模型完成。这种方法的优点是可以直接从数据中学习SLAM，而不需要手动设计特征和算法。

3、深度学习的优化：深度学习需要大量的计算资源，这对于实时的SLAM系统来说是一个挑战。因此，如何优化深度学习模型，使其在有限的计算资源下运行，是一个重要的研究方向。

这不，「小六的机器人SLAM圈」又有干货上新啦！视频17讲《深度学习SLAM论文解读》已上线！带领大家精读论文，感谢学习小组的同学们分享！内容涉及：

第01讲-基于深度学习SLAM的论文综述
第02讲-_动态场景SLAM综述
第03讲-深度学习在VSLAM中应用综述
第04讲-动态场景SLAM最新论文分享
第05讲--DytanVO的前世今生
第06讲-结合深度学习的点线SLAM综述
第07讲--GCNv2论文讲解
第08讲--Deep Patch Visual Odometry论文分享
第09讲--- 基于transformer的特征匹配方法
第10讲-AVP-SLAM
第11讲-Nerf-SLAM最佳论文阅读
第12讲--Nerf论文Vox-Fusion
第13讲--Nerf SLAM相关综述
第14讲--语义SLAM论文综述
第15讲-基于NERF的SLAM相关论文综述
第16讲-张端到端视觉SLAM之最佳论文解读DROID-SLAM
第17讲--激光SLAM语义闭环

学习小组的小伙伴绘制了非常详细的思维导图并进行了视频讲解：

基于深度学习的SLAM综述

深度学习在VSLAM中应用

动态环境SLAM综述

现已经全面上线！所有知识星球的会员均可免费学习！此外，GTSAM优化库解读、《计算机视觉中的多视图几何》精讲后续也会陆续上线，我们星球里目前已经有十几个主题，200+系列视频教程，涉及：

带读书：《视觉SLAM十四讲》、《机器人学中的状态估计》、《多视图立体几何》
深入了解第三方库：OpenCV、PCL、G2O、GTSAM、Ceres-solver
开源框架学习：R3LIVE、LVI-SAM、FAST-LIO2、GVINS、TANDEM
精读论文：深度学习SLAM论文、语义SLAM论文
代码调试经验

另外，我们已经整理好了星球5年（2018-2022）的年度答疑精华手册（详见下），超干货独家重磅资料，总共940页，会员可免费领取！

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下面介绍下我的机器人SLAM学习圈知识星球：

星球里都有啥？

星球会员可享受9大权益：

1、多位大佬坐镇，为成员答疑解惑

累计几万次答疑和评论交流

2、每日SLAM领域最新论文翻译、解析

知识星球内每天发布最新的定位、重建相关的论文、开源代码地址、主图，配中文翻译，方便大家第一时间掌握领域学术动态。

3、每日最新招聘信息

涵盖校招、社招、实习生

4、每日各大公司SLAM岗位笔试面试题

我们搜集了近期各大公司SLAM算法岗面试题，每天发布在星球内部，大家积极回答讨论交流。未来会汇总成册。

5、每月6/16/26日星主直播

每月6、16、26日星主都会做直播。有时候星主，有时候是邀请行业内大佬来做分享。内容涉及SLAM领域的学业、职场、创业、行业趋势/内幕等内容，已累计60+场。每次直播都会提前在星球内部及内部微信群通知，请留意，不要错过！下面是最近几次直播，星球成员可以看录播回放。

6、系统学习视频教程

我录制了基础入门学习视频。此外，我们组织星球里的优秀会员以学习小组的形式参与，并输出高质量系统性的原创学习视频。涉及如下专题：代码调试、OpenCV、PCL、G2O、Ceres、视觉SLAM十四讲、LVISAM、R3LIVE、语义SLAM、机器人学状态估计、GVINS、FAST-LIO2…… 已经累计总共200+视频讲解