张士玉小黑屋

本文主要讲述了Adaboost算法，详细阐述了其原理，同时通过实例对算法进行解释，相信你通过读此文章，会对Adaboost有一定了解。本文主要参考了七月的一篇文章：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/40718799这篇文章中强分类器错误率为0的解释不全，本文有对其详细的解释。当然非常推荐大家阅读七月的文章，因为他的文章都写的太好了。同样的，

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本文是对文章《UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo》的解读。Figure1.深度图和Ground-Truth[1]Figure2.AbsoluteTrajectoryError(ATE)onKITTIdataset[1]1.概述1.1为什么要讲这篇文章？在无人驾驶、3D重建和AR三个领域中，对于周围环境物体的深度(Depth)和对自身位置的估计(StateEstimation)一直是一个非常棘手而复杂的问题。过去常用的方法，传统的SLAM，通常用非常繁琐的数学公式