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- 为什么工程上选择VINS而不是ORB-SLAM？ - 知乎
orb-slam的最大硬伤就是它用的是orb特征。orb特征除了性能好一些，在各类任务上都没什么优势。不知道有多少研究者仔细测试和比较过，其实传统特征描述子最好的还是sift（而且专利也到期了），后来的没一个能打的。但sift检测开销大也是众所周知的。
- orb-slam在众多SLAM方法中处于怎样的地位？ - 知乎
特点是以orb特征贯穿始终，从一开始的特征处理，匹配，以及用于回环的bag-of-words，词典，全用的是orb。 下面说说我个人对它的一些看法。 作者从opencv2 4的orb改进了一版，比opencv里的orb多了一个网格处理，尽量保证每小块图像都能提到特征，避免了局部特征点
- 如何评价Orbstack（在Mac上低开销地运行容器和Linux）？ - 知乎
orb 命令还提供了其他一些特性，比如可以在虚拟机中 push 或 pull 来传输文件。 目前的一些局限 OrbStack 虚拟的 Linux 是不支持 GUI 的，不过这也不妨碍，我想大部分开发应该只会使用命令行去管理 Linux 运行环境吧。
- 为何要加载orb vocabulary？他的作用是啥？ - 知乎
ORB-SLAM中已经记录了关键帧的BoW vector，并且还对关键帧库以word_id为索引建立了倒排（class KeyFrameDatabase），这样，在查找与查询帧共享足够多words的关键帧时，就不用遍历所有的关键帧了，只要把查询帧描述符映射的那些words索引的关键帧拎出来就可以了。
- backtracking - Shattering Orbs - Mathematics Stack Exchange
As a result, all the orbs below that link will fall and shatter What is the expected number of cuts needed until orb 1 is the only remaining orb? Could someone help me with an elegant solution for the same, my solution is below Attempt-Let's call this a Orb(7) Problem So we need to find Expected Cuts in Orb(7) Problem - Cuts(Orb(7))
- ORB-SLAM为什么要自己写特征提取的代码而不用opencv自带的呢？ - 知乎
orb-slam系列使用fast关键点提取+orb特征描述子做跟踪、重定位、回环检测。在orb-slam几篇论文中，图像特征提取部分都是一带而过，基本没有详细说明特征提取的方法。但是在实际的代码实现中，这部分内容其实还是做了不少工作的。
- ORB-SLAM3源码阅读笔记 - 知乎
ORB-SLAM3源码阅读笔记（1）-Examples 一、ORB-SLAM3的整体流程如下图所示： 相比于ORB-SLAM2，主要的改进在于： 加入了单目+IMU模式和双目+IMU模式。 增加了多地图管理，在跟丢时会新建一个地图，从而提高跟踪的鲁棒性。
- 为什么互联网档案馆 Archive. org 不能用了? - 知乎
看到互联网分析里面说 Archive org 可以查看网站历史记录，为什么进不去呢?
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