深度学习与视觉SLAM

主讲人:杨楠 | 博士生

  • 开课时间

    2019.10.13 19:00

  • 课程时长

    94分钟

  • 学习人数

    10289人次学习

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深度学习与视觉SLAM

在视觉SLAM领域,近年来以深度学习技术为代表的层次化图像特征提取方法,并成功应用于SLAM帧间估计和闭环检测。

深度学习算法是当前计算机视觉领域主流的识别算法,其依赖多层神经网络学习图像的层次化特征表示,与传统识别方法相比,可以实现更高的识别准确率。同时,深度学习还可以将图像与语义进行关联,与SLAM技术结合生成环境的语义地图,构建环境的语义知识库,供机器人进行认知与任务推理,提高机器人服务能力和人机交互的智能性。

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