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	<title>Comments on: SLAM和MonoSLAM</title>
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	<description>计算机视觉，增强现实最新资讯</description>
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		<title>By: SLAM 和 MonoSLAM &#124; @Yong 的个人博客</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-2259</link>
		<dc:creator>SLAM 和 MonoSLAM &#124; @Yong 的个人博客</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 13 Jul 2011 11:59:17 +0000</pubDate>
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		<description>[...] 本文链接，转载请注明出处：http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/ [...]</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 本文链接，转载请注明出处：http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/ [...]</p>
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		<title>By: yuensli</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-1066</link>
		<dc:creator>yuensli</dc:creator>
		<pubDate>Sun, 10 Oct 2010 06:40:12 +0000</pubDate>
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		<description>&lt;a href=&quot;#comment-496&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;@powerlee &lt;/a&gt; 

您好，我是一名在研究生，现在正在做关于 SLAM 的研究。看到你对 SfM 和 vSLAM 的帖子，让我顿开茅塞，解释了我几个月对 SfM 和 vSLAM 的困扰。

你方便给我你的联系方法吗？因为我还有很多关于SfM和vSLAM的问题想请教您。
我的网址是 yuensli@hotmail.com。 谢谢～</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p><a href="#comment-496" rel="nofollow">@powerlee </a> </p>
<p>您好，我是一名在研究生，现在正在做关于 SLAM 的研究。看到你对 SfM 和 vSLAM 的帖子，让我顿开茅塞，解释了我几个月对 SfM 和 vSLAM 的困扰。</p>
<p>你方便给我你的联系方法吗？因为我还有很多关于SfM和vSLAM的问题想请教您。<br />
我的网址是 <a href="mailto:yuensli@hotmail.com">yuensli@hotmail.com</a>。 谢谢～</p>
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	<item>
		<title>By: bbbj</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-817</link>
		<dc:creator>bbbj</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 24 Jul 2010 08:58:40 +0000</pubDate>
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		<description>对于这篇论文的效果，感觉很好，但会只是作者放出的视频效果好吗？</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>对于这篇论文的效果，感觉很好，但会只是作者放出的视频效果好吗？</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Anonymous</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-501</link>
		<dc:creator>Anonymous</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 May 2010 23:31:51 +0000</pubDate>
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		<description>&lt;a href=&quot;#comment-499&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;@Anonymous &lt;/a&gt; 
Furukawa 和Szeliski 最近的work应该可以代表吧</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p><a href="#comment-499" rel="nofollow">@Anonymous </a><br />
Furukawa 和Szeliski 最近的work应该可以代表吧</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: cvchina</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-500</link>
		<dc:creator>cvchina</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 May 2010 22:57:18 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.cvchina.info/?p=936#comment-500</guid>
		<description>&lt;blockquote cite=&quot;#commentbody-498&quot;&gt;
&lt;strong&gt;&lt;a href=&quot;#comment-498&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;Anonymous&lt;/a&gt; :&lt;/strong&gt;
&lt;blockquote cite=&quot;#commentbody-496&quot;&gt;&lt;p&gt;
&lt;strong&gt;&lt;a href=&quot;#comment-496&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;powerlee&lt;/a&gt; :&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
靠。。。老子要爆发了。。。&lt;br&gt;
我主攻方向刚好是structure from motion，我一美国同学主攻的方向刚好是visual SLAM。我是在我们实验室vision组，他是在我们实验室Robotics组。我们又住在一起，每天必须争辩的事情就是structure from motion和visual SLAM的区别和联系，火药不断。我不得不说，SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法，vSLAM所谓的mapping，我们vision方向叫structure，vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。但是从出发点考虑的话，SFM主要是要完成3D reconstuction，而vSLAM主要是要完成localization。从方法论的角度上考虑的话，传统的SFM是不要求prediction的，但是对于vSLAM而言prediction是必须的，因为vSLAM的终极目标是要real-time navigation，而对于传统SFM而言，real-time是不要求的。而传统的vSLAM也把主要精力放在prediction上面，而且是借助非camera的外界的手段来predict，例如acceleration sensor。而传统SFM则把精力放在feature tracking上面了。直到最近，SFM开始利用图片间的optical flow做prediction，而vSLAM则更加的注重了feature tracking。所以就目前而言两个领域似有大融和趋势。。。所谓乱世造英雄的时代到了。。。
&lt;/p&gt;&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;英雄，回的好。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
你没事就应该爆一爆</description>
		<content:encoded><![CDATA[<blockquote cite="#commentbody-498"><p>
<strong><a href="#comment-498" rel="nofollow">Anonymous</a> :</strong></p>
<blockquote cite="#commentbody-496"><p>
<strong><a href="#comment-496" rel="nofollow">powerlee</a> :</strong><br />
靠。。。老子要爆发了。。。<br />
我主攻方向刚好是structure from motion，我一美国同学主攻的方向刚好是visual SLAM。我是在我们实验室vision组，他是在我们实验室Robotics组。我们又住在一起，每天必须争辩的事情就是structure from motion和visual SLAM的区别和联系，火药不断。我不得不说，SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法，vSLAM所谓的mapping，我们vision方向叫structure，vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。但是从出发点考虑的话，SFM主要是要完成3D reconstuction，而vSLAM主要是要完成localization。从方法论的角度上考虑的话，传统的SFM是不要求prediction的，但是对于vSLAM而言prediction是必须的，因为vSLAM的终极目标是要real-time navigation，而对于传统SFM而言，real-time是不要求的。而传统的vSLAM也把主要精力放在prediction上面，而且是借助非camera的外界的手段来predict，例如acceleration sensor。而传统SFM则把精力放在feature tracking上面了。直到最近，SFM开始利用图片间的optical flow做prediction，而vSLAM则更加的注重了feature tracking。所以就目前而言两个领域似有大融和趋势。。。所谓乱世造英雄的时代到了。。。
</p>
</blockquote>
<p>英雄，回的好。</p>
</blockquote>
<p>你没事就应该爆一爆</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Anonymous</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-499</link>
		<dc:creator>Anonymous</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 May 2010 22:46:05 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.cvchina.info/?p=936#comment-499</guid>
		<description>&lt;blockquote cite=&quot;#commentbody-497&quot;&gt;
&lt;strong&gt;&lt;a href=&quot;#comment-497&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;powerlee&lt;/a&gt; :&lt;/strong&gt;
我发现我们不仅需要牛逼的帖子，更需要牛逼的回帖。。。哈哈。。。唉，又不低调了。。。
&lt;/blockquote&gt;
话说现在sfm的主流方法是什么？</description>
		<content:encoded><![CDATA[<blockquote cite="#commentbody-497"><p>
<strong><a href="#comment-497" rel="nofollow">powerlee</a> :</strong><br />
我发现我们不仅需要牛逼的帖子，更需要牛逼的回帖。。。哈哈。。。唉，又不低调了。。。
</p></blockquote>
<p>话说现在sfm的主流方法是什么？</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>By: Anonymous</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-498</link>
		<dc:creator>Anonymous</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 May 2010 22:41:19 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.cvchina.info/?p=936#comment-498</guid>
		<description>&lt;blockquote cite=&quot;#commentbody-496&quot;&gt;
&lt;strong&gt;&lt;a href=&quot;#comment-496&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;powerlee&lt;/a&gt; :&lt;/strong&gt;
靠。。。老子要爆发了。。。
我主攻方向刚好是structure from motion，我一美国同学主攻的方向刚好是visual SLAM。我是在我们实验室vision组，他是在我们实验室Robotics组。我们又住在一起，每天必须争辩的事情就是structure from motion和visual SLAM的区别和联系，火药不断。我不得不说，SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法，vSLAM所谓的mapping，我们vision方向叫structure，vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。但是从出发点考虑的话，SFM主要是要完成3D reconstuction，而vSLAM主要是要完成localization。从方法论的角度上考虑的话，传统的SFM是不要求prediction的，但是对于vSLAM而言prediction是必须的，因为vSLAM的终极目标是要real-time navigation，而对于传统SFM而言，real-time是不要求的。而传统的vSLAM也把主要精力放在prediction上面，而且是借助非camera的外界的手段来predict，例如acceleration sensor。而传统SFM则把精力放在feature tracking上面了。直到最近，SFM开始利用图片间的optical flow做prediction，而vSLAM则更加的注重了feature tracking。所以就目前而言两个领域似有大融和趋势。。。所谓乱世造英雄的时代到了。。。
&lt;/blockquote&gt;
英雄，回的好。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<blockquote cite="#commentbody-496"><p>
<strong><a href="#comment-496" rel="nofollow">powerlee</a> :</strong><br />
靠。。。老子要爆发了。。。<br />
我主攻方向刚好是structure from motion，我一美国同学主攻的方向刚好是visual SLAM。我是在我们实验室vision组，他是在我们实验室Robotics组。我们又住在一起，每天必须争辩的事情就是structure from motion和visual SLAM的区别和联系，火药不断。我不得不说，SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法，vSLAM所谓的mapping，我们vision方向叫structure，vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。但是从出发点考虑的话，SFM主要是要完成3D reconstuction，而vSLAM主要是要完成localization。从方法论的角度上考虑的话，传统的SFM是不要求prediction的，但是对于vSLAM而言prediction是必须的，因为vSLAM的终极目标是要real-time navigation，而对于传统SFM而言，real-time是不要求的。而传统的vSLAM也把主要精力放在prediction上面，而且是借助非camera的外界的手段来predict，例如acceleration sensor。而传统SFM则把精力放在feature tracking上面了。直到最近，SFM开始利用图片间的optical flow做prediction，而vSLAM则更加的注重了feature tracking。所以就目前而言两个领域似有大融和趋势。。。所谓乱世造英雄的时代到了。。。
</p></blockquote>
<p>英雄，回的好。</p>
]]></content:encoded>
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		<title>By: powerlee</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-497</link>
		<dc:creator>powerlee</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 May 2010 21:38:08 +0000</pubDate>
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		<description>我发现我们不仅需要牛逼的帖子，更需要牛逼的回帖。。。哈哈。。。唉，又不低调了。。。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>我发现我们不仅需要牛逼的帖子，更需要牛逼的回帖。。。哈哈。。。唉，又不低调了。。。</p>
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		<title>By: powerlee</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-496</link>
		<dc:creator>powerlee</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 May 2010 21:34:57 +0000</pubDate>
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		<description>靠。。。老子要爆发了。。。
我主攻方向刚好是structure from motion，我一美国同学主攻的方向刚好是visual SLAM。我是在我们实验室vision组，他是在我们实验室Robotics组。我们又住在一起，每天必须争辩的事情就是structure from motion和visual SLAM的区别和联系，火药不断。我不得不说，SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法，vSLAM所谓的mapping，我们vision方向叫structure，vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。但是从出发点考虑的话，SFM主要是要完成3D reconstuction，而vSLAM主要是要完成localization。从方法论的角度上考虑的话，传统的SFM是不要求prediction的，但是对于vSLAM而言prediction是必须的，因为vSLAM的终极目标是要real-time navigation，而对于传统SFM而言，real-time是不要求的。而传统的vSLAM也把主要精力放在prediction上面，而且是借助非camera的外界的手段来predict，例如acceleration sensor。而传统SFM则把精力放在feature tracking上面了。直到最近，SFM开始利用图片间的optical flow做prediction，而vSLAM则更加的注重了feature tracking。所以就目前而言两个领域似有大融和趋势。。。所谓乱世造英雄的时代到了。。。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>靠。。。老子要爆发了。。。<br />
我主攻方向刚好是structure from motion，我一美国同学主攻的方向刚好是visual SLAM。我是在我们实验室vision组，他是在我们实验室Robotics组。我们又住在一起，每天必须争辩的事情就是structure from motion和visual SLAM的区别和联系，火药不断。我不得不说，SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法，vSLAM所谓的mapping，我们vision方向叫structure，vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。但是从出发点考虑的话，SFM主要是要完成3D reconstuction，而vSLAM主要是要完成localization。从方法论的角度上考虑的话，传统的SFM是不要求prediction的，但是对于vSLAM而言prediction是必须的，因为vSLAM的终极目标是要real-time navigation，而对于传统SFM而言，real-time是不要求的。而传统的vSLAM也把主要精力放在prediction上面，而且是借助非camera的外界的手段来predict，例如acceleration sensor。而传统SFM则把精力放在feature tracking上面了。直到最近，SFM开始利用图片间的optical flow做prediction，而vSLAM则更加的注重了feature tracking。所以就目前而言两个领域似有大融和趋势。。。所谓乱世造英雄的时代到了。。。</p>
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		<title>By: kongxd</title>
		<link>http://www.cvchina.info/2010/05/28/monoslam/comment-page-1/#comment-494</link>
		<dc:creator>kongxd</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 May 2010 08:04:42 +0000</pubDate>
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		<description>超赞！！！</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>超赞！！！</p>
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