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论文笔记-深度估计(5)Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency
ECCV2016 Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left Right Consistency 本文采用无监督学习 没有ground truth 的方法来估计深度 基本思路是匹配好左
深度位姿估计
论文阅读: GeoNet: Unsupervised Learning of Dense Depth, Optical Flow and Camera Pose(CVPR2018)
CVPR2018 GeoNet Unsupervised Learning of Dense Depth Optical Flow and Camera Pose 提出了一个联合估计深度 光流和pose的网络 这是在left right c
深度位姿估计
深度估计
论文笔记-深度估计(2) Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
1 介绍 该文讲述的是语义分割 但思路和框架和深度恢复是十分相似的 毕竟当前语义和深度问题本质上是一个像素级的分类问题 从该文3000 引用用量也可见该文章的巨大启发效果 所谓全卷积网络 是指由仅由卷积层 池化层和非线性激活函数层交错组织起
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论文笔记-深度估计(3)Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale...
Predicting Depth Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi Scale Convolutional Architecture 这篇文章是eigen 201
深度位姿估计
论文阅读-位姿估计-SE3-Nets Learning Rigid Body Motion using Deep Neural Networks
SE3 Nets Learning Rigid Body Motion using Deep Neural Networks 1 输入 三维点 系统输入 如推力 输出 三维点 该论文只针对三维点云输入 RGBD等 来求解每帧中目标物体的刚体
深度位姿估计
论文笔记-深度估计(7)-CNN-SLAM Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction
CVPR2017 CNN SLAM Real time dense monocular SLAM with learned depth prediction 关键词 基于CNN的单张图深度估计 语义SLAM 半稠密的直接法SLAM 作者提出
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