概述
目录
1）代码类
SLAM开源方案：
语义相关：
其余的：
2）学习类资源
python：
3）数据集
4）查询类
5）其他类
6) 写论文参考的话
1）代码类
SLAM开源方案：
1.1 http://www.openslam.org/ 开源SLAM论坛 其中最新的是ORB-SLAM 有一些激光的开源SLAM 日后可能有用
1.2 https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7719359.html 当前的开源SLAM方案
语义相关：
1.3 https://github.com/OSSDC/DynSLAM GPU C++ 动态物体分割和重建
1.4 .用于街景语义分割的全分辨率残差网络（CVPR-12） 源码地址: https://github.com/TobyPDE/FRRN
1.5 神经网络物体识别和分割：
Mask 4K Mask RCNN COCO Object detection and segmentation #2 https://github.com/karolmajek/Mask_RCNN
1.6 SegNet: Road Scene Segmentation 像素级别分类分割
https://www.youtube.com/watch?v=CxanE_W46ts https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet 似乎有CPU版本
1.7 ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images
https://github.com/hszhao/ICNet https://www.youtube.com/watch?v=qWl9idsCuLQ
其余的：
1.8 https://github.com/ethz-asl/maplab 无人机 ROS 地图定位等
1.9【泡泡机器人福利】机器人顶级会议源代码链接大放送！（实时更新）
机器人顶级会议中，不乏很多配套的优秀开源代码
2）学习类资源
python：
2.1）基础类 如何教会老婆写python
2.2）学习Python必备的8本书
2.3）我是如何零基础开始能写Python爬虫
2.4）教程 | 从头开始了解PyTorch的简单实现
2.5）GitHub上热门的Python项目
models是一个Tensorflow库，里面包含使用TensorFlow构建的模型和示例的教程，旨在更好的维护，测试，并与最新的TensorFlow API保持同步最新。
Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。
youtube-dl是一个用来从YouTube.com网站上下载视频文件的命令行工具。它采用Python开发，运行时需要Python的解释环境。支持多个OS平台，支持众多视频网站(见附图)国内优酷、土豆、新浪和搜狐，国外YouTube等赫然在列。
PublicApis：公共API目录大全是一个通过MaShape市场整合的世界上最全的API接口目录，支持关键词搜索和添加API数据，方便开发者快速的找到自己想要的API，目已经收录5321种API接口
scikit-learn是一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。这个项目于2007年由David Cournapeau作为Google Summer of Code项目启动。
基于python的开源人脸识别库，该库可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用dlib深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild）上的准确率为99.38%。
链接
神经网络：
一图抵千言：带你了解最直观的神经网络架构可视化
3）数据集
3.1 资源 | 从图像处理到语音识别，25款数据科学家必知的深度学习开放数据集
3.2 http://www.openslam.org/ 里面也有
3.3 SynBRDF是首个用于反射率估计的大规模标准数据集 来源一种轻量级的反射率实时估计方法（ICCV2017-3）
3.4 imsitu数据集(物体识别相关） https://cloud.tencent.com/developer/news/265543 https://allenai.org/plato/
3.5 微软coco
3.6 nuTonomy发布自动驾驶数据集nuScenes https://d3u7q4379vrm7e.cloudfront.net/download
Scale为nuScenes提供了数据注释，公司首席执行官表示，这是有史以来发布的最健壮的开放源码，基于多传感器自动驾驶数据集。NuTonomy编辑了1000多个场景，其中包含140万幅图像、40万次激光雷达扫描（判断物体之间距离）和110万个三维边界框（用RGB相机、雷达和激光雷达组合检测的物体）。 介绍微信推送链接
目前，全球主流的自动驾驶测试数据集包括Cityscapes、Imagenet（ILSVRC）、COCO、PASCAL VOC、CIFAR、MNIST、KITTI、LFW等。
4）查询类
4.1 opencv的矩阵操作：
基本：http://blog.csdn.net/iracer/article/details/51296631
函数：http://blog.csdn.net/u012183487/article/details/51188059
5）其他类
程序猿必须知道的一些有用的（外国）网站
6) 写论文参考的话
【紫冬声音】CASIA-VSLAM视觉定位解决方案
最后
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