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...
尽管许多小组讨论发言人都使用了有些肯定不行回应,但让人惊讶的是,却是 Newcombe 声援了深度学习和 SLAM 联姻的可能。 3.Newcombe 的提议:使用 SLAM 助力深度学习 尽管Newcombe 在深度学习可能如何帮助 SLAM 上没有提供很多证据或想法,但他却为 SLAM 如何可能为深度学习提供帮助给出了一条清晰的路径。想想看我们使...
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而VINet上的实验结果表明,当传感器的标定参数发生误差的时候,基于深度学习的VIO方法较常规方法而言,体现出了一定的鲁棒性。 对于VINet这样的数据驱动的模型,往往有较大的潜力去学习来自于数据中的规律,因此对于标定误差这样的数据扰动,模型对其具有较强的建模和拟合能力,这也是数据驱动模型的最大魅力。 综合以上,我们...
摘要:本综述涵盖了深度学习技术应用到SLAM领域的最新研究成果,重点介绍和总结了深度学习在前端跟踪、后端优化、语义建图和不确定性估计中的研究成果,展望了深度学习下视觉SLAM的发展趋势,为后继者了解与应用深度学习技术、研究移动机器人自主定位和建图问题的可行性方案提供助力。
深度学习结合SLAM是近年来很热门的研究方向,也因此诞生了很多开源方案。笔者最近在阅读SLAM综述论文“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence”,该综述参考了255篇SLAM领域的顶会顶刊论文,并且涵盖了VO、建图、特征提取、定位、描述子提取、BA优化、...
图6 BOP六维物体位姿估计 BOP challenge在2019年的结果,在这一年有很多方法在一些task上去竞争,表1列举了不同方法的性能比较,按照性能从高到低排列。可以看到这一年的经典方法就是基于这种特征的方法是由于基于深度学习方法的。 表1 BOP challenge性能比较
1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下。 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点。
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...
深度解析深度学习下的语义SLAM-随着深度学习技术的兴起,计算机视觉的许多传统领域都取得了突破性进展,例如目标的检测、识别和分类等领域。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