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最新ICRA2020论文:视觉里程计回顾:什么特征应该被学习?
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https://www.youtube.com/watch?v=Nl8mFU4SJKY 现有大多数具有优异性能的VO/SLAM系统都基于几何学,必须针对不同的应用场景进行精心设计,并且单目系统都存在尺度漂移问题。本文训练了两个卷积神经网络(CNNs)来估计单视角深度和作为中间输出的双视角光流。在深度预测的基础上,设计了一种简单而稳健的帧到帧VO算法(DF-VO),解决了单视角深度CNN系统尺度漂移问题影响。在KITTI数据集上实验表明了系统鲁棒性,性能上也优于其它纯深度学习或基于几何的方法。
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