极市直播回放丨第83期-朱思语：基于深度学习的视觉稠密建图和定位

极市直播丨朱思语：基于深度学习的视觉稠密建图和定位

➤论文

1.Learning Camera Localization via Dense Scene Matching

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2104.14545 

2.End-to-End Learning Local Multi-view Descriptors for 3D Point Clouds

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2003.05855

3.Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1912.06378

4.Stereo Matching by Self-supervision of Multiscopic Vision

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2104.04170

5.AR Mapping: Accurate and Efficient Mapping for Augmented Reality

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2103.14846

6.Compact 3D Map-Based Monocular Localization Using Semantic Edge Alignment

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2103.14826

7.DRO: Deep Recurrent Optimizer for Structure-from-Motion

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2103.13201

第一部分：视觉建图和定位技术概述：

• 传统的和基于深度神经网络的视觉建图技术回顾

• 传统的和基于深度神经网络的视觉定位技术回顾

• 视觉建图和定位技术当前的挑战

• 基于深度神经网络的稠密特征点匹配

• 基于学习优化(Learning to Optimize)的稠密建图

• 基于深度神经网络且无场景依赖的稠密视觉定位

• 趋势#1：利用深度神经网络的特征进一步解决手动特征的局限性

• 趋势#2：利用学习优化（Learning to Optimize）替代传统数值优化

• 趋势#3：利用深度神经网络的预测能力提升建图和定位的精度和鲁棒性

➤回放视频在这里☟（建议在pc端观看）

➤部分PPT截图

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