Vi föreslår ett nytt monocular visual odometrie (VO) system som heter UnDeepVO i detta papper. UnDeepVO kan uppskatta 6-DoF posen av en monokulär kamera och djupet av dess vy genom att använda djupa neurala nätverk. Det finns två framträdande drag i den föreslagna UnDeepVO: den ena är det oövervakade systemet för djupt lärande, och den andra är den absoluta återhämtningen. Speciellt tränar vi UnDeepVO genom att använda stereobildpar för att återställa skalan men testa den genom att använda monokulära bilder i följd. Därför är UnDeepVO ett monokulärt system. Den förlustfunktion som definieras för utbildning av nätverken baseras på rumslig och temporal tät information. En översikt över systemet visas i bild. 1................................................................ Experimenten på KITTI-datasetet visar att UnDeepVO uppnår bra prestanda när det gäller posenoggrannhet.
Samma författare presenterade också metoden UndeepVO REF, som föreslår en oövervakad djupinlärning metod för att uppskatta posen av en monokulär kamera.
UnDeepVO: Monocular Visual Odometry Through Unsupervised Deep Learning
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}