语义SLAM研究现状总结

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语义SLAM研究现状总结

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结本文github链接 1. 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…

深度学习结合SLAM研究总结

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 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. 深度估计位姿估计重定位其…

NLP+语篇分析（五）︱中文语篇分析研究现状（CIPS2016）

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)…

NLP+语义分析（四）︱中文语义分析研究现状（CIPS2016、角色标注、篇章分析）

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.…

最近一年语义SLAM有哪些代表性工作？

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文由作者刘骁授权发布,转载请联系原作者,个人主页http://www.liuxiao.org 目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多.语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时.…

语义SLAM的数据关联和语义定位（一）

语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术.语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同.我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点.特征点的描述子会受到光照.视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图.得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别.语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高精度地图中越来越受重视. 语义SLAM数据关联的基本考虑在SLAM中,语义信息的数据关仍然是一个值…

语义slam用于高精地图和高精定位的一些想法

最近一直在考虑语义slam在自动驾驶和辅助驾驶中的用法,研究了一下视觉为主的高精度地图+高精定位的模式,特别是mobileye的REM. 秉承先建图再定位的思路,在服务器端(云端)建图,在车端定位. 视觉高精度定位依赖于目标检测算法的精度和泛化能力. 视觉高精度地图的适应性还是不足,无法在在照明不足的夜晚和恶劣天气发挥作用.限定场景下也许可行. 数据关联怎么做还不是很确定,特别是在没有先验信息(如GPS)的情况下做重定位.Probabilistic Data Association for Se…