该文章尝试利用深度学习技术,通过深度特征提取和匹配方法,提高基于视觉的 SLAM 系统的性能(尤其是在具有挑战性的环境中)。本文提出了一种多功能混合视觉 SLAM 框架,旨在提高在恶劣条件下的适应性,如弱光环境、动态光照条件、纹理较弱的区域以及相机明显抖动等。在近年来基于学习的优秀算法的基础上,本文从零开始设计了一个新颖的系
在这篇文章里,我们将会总结一些使用深度学习来解决SLAM相关问题的论文。主要包含: 端到端视觉里程计、相机重定位、语义SLAM、特征点提取和匹配、VINet。 1. 端对端视觉里程计 (1) SfMLearner 文章的核心思想是利用photometric consistency原理来估计每一帧的depth和pose。photometric consistency就是对于同一个物体的点...
近年来,研究人员开始在视觉SLAM算法中引入深度学习技术,使得深度学习SLAM系统获得了迅速发展,并且比传统算法展现出更高的精度和更强的环境适应性。 从2015年Kendall等[3] 提出在视觉里程计中引入深度学习方法开始,经过近十年的发展,基于深度学习的视觉SLAM系统框架已日趋成熟。同时,深度学习与视觉SLAM结合发展方面也取得...
此外,这项工作介绍了一种新的深度参数化恢复密集的每像素深度。该网络首先根据输入图像生成几个基本深度图,并通过特征度量BA将最终深度优化为这些基本深度图的线性组合。基础深度图生成器也是通过端到端训练来学习的。整个系统很好地结合了领域知识(即硬编码的多视图几何约束)和深度学习(即特征学习和基础深度图学习),...
在这篇文章里,我们将会总结一些使用深度学习来解决SLAM相关问题的论文。主要包含: 端到端视觉里程计、相机重定位、语义SLAM、特征点提取和匹配、VINet。 1. 端对端视觉里程计 (1) SfMLearner 文章的核心思想是利用photometric consistency原理来估计每一帧的depth和p...
SLAM 是卷积神经网络和深度学习的补充:SLAM 关注于几何问题而深度学习是感知、识别问题的大师。如果你想要一个能走到你的冰箱面前而不撞到墙壁的机器人,那就使用 SLAM。如果你想要一个能识别冰箱中的物品的机器人,那就使用卷积神经网络。 SfM/SLAM 基本原理:一个场景的 3D 结构是根据点观察和固有的摄像头参数,...
深度学习模型用于slam特征点匹配 slam特征提取 特征点法视觉里程计 特征点提取与匹配 经典SLAM 模型中以位姿 路标( Landmark )来描述 SLAM 过程 • 路标是三维空间中固定不变的点,能够在特定位姿下观测到 • 数量充足,以实现良好的定位 • 较好的区分性,以实现数据关联...
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店铺链接:「学习路线」SLAM/深度估计/三维重建/标定/传感器融合...(本文较长,建议收藏) 独家重磅课程! 1、详解Cartographer源码:多LiDAR时间同步/去畸变、IMU里程计融合、点云匹配、分支定界。。。 2、深度学习三维重建详解深度学习三维重建网络:MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS ...
为应对极端场景,将深度学习特征应用于整个SLAM系统。通过话题发布将深度学习特征有效结合到SLAM的前端和回环检测中。 单独训练了SuperPoint的词袋,并针对EuRoC、TUM和KITTI数据集训练了适用于这些数据集的深度学习词袋,为后续研究人员提供了实现回环检测方案的可行思路。