SLAM有哪些模型的github源码？

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是机器人导航和地图构建中非常重要的技术。目前，有很多不同的 SLAM 模型可供使用。以下是一些比较流行的 SLAM 模型的 Github 源码：

1. ORB-SLAM2：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
2. g2o：https://github.com/RainerKuemmerle/g2o
3. DSO：https://github.com/JakobEngel/dso
4. LSDSLAM：https://github.com/tum-vision/lsd_slam
5. VINS-Mono：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono

这些模型都有自己的优势和特点，可以根据自己的需求来选择使用。

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推荐10个以上比较好的SLAM深度学习模型github源码？

以下是几个比较知名的 SLAM 深度学习模型 GitHub 源码：

1. ORB-SLAM2：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
2. DSO：https://github.com/JakobEngel/dso
3. LS-SLAM：https://github.com/taketwo/LS-SLAM
4. R-Net：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/R-Net
5. DS-SLAM：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/DS-SLAM
6. DeepVO：https://github.com/dalmia/deepvo
7. S-PTAM：https://github.com/lrse/sptam
8. ViSLAM：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
9. Dense-VO：https://github.com/taketwo/dense-vo
10. SURF-SLAM：https://github.com/taketwo/surf-slam

这些模型都是使用深度学习技术来进行 SLAM 的，您可以根据自己的需要选择适合的模型进行学习和实践。

https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3

https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 是ORB_SLAM3的源码存储库，它是基于ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI构建的系统。ORB_SLAM3可以在纯视觉或者视觉惯导的系统中鲁棒地运行，支持单目、双目和RGB-D利用针孔或鱼眼模型，甚至可以自定义模型。该系统在EuRoC数据集上达到了平均3.6cm的精度，在利用手持设备快速移动的TUM-VI数据集（AR/VR场景）上达到了9mm的精度。你可以在这个链接上找到并下载ORB_SLAM3源码：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3。