2019基于Deep Learning深度学习的各类SLAM论文算法汇总

我们总结了ICRA 2019 SLAM相关论文,分为四个部分:

  • 深度学习+传统SLAM
  • 传统的SLAM / 3D视觉
  • 基于深度学习的SLAM
  • SLAM评估和数据集

本文介绍:基于深度学习的SLAM

1.E2E-VO/ SLAM

GEN-SLAM:单目同时定位和映射的生成建模

关键词:SLAM,本地化,基于视觉的导航

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超越自我监督自我运动估计的光度损失(深度学习,自我监督深度和里程表,参考GeoNet和SfmLearner)

关键词:SLAM,视觉学习,本地化

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源码地址:https://github.com/hlzz/DeepMatchVO

通过几何意识课程学习学习单目视觉测距

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关键词:本地化,视觉学习,机器人深度学习和自动化

GANVO:无监督深度单眼视觉测距和生成性对抗网络的深度估计

关键词:机器人深度学习与自动化,本地化,视觉跟踪

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使用多个掩模进行单眼深度和自我运动的无监督学习

关键词:机器人深度学习与自动化,SLAM

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2. E2E Navigation

(AWARD)变分端到端导航和本地化

关键词:机器人与自动化深度学习,交通计算机视觉,自主车辆导航

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具有有限视野的复杂拥挤环境下的导航深度学习

关键词:机器人深度学习与自动化,避碰,服务机器人

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通过仿真推广:将模拟和实际数据集成到基于视觉的自主飞行的深度强化学习中

关键词:机器人深度学习与自动化

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源码地址:https://github.com/gkahn13/GtS

3.Feature & VPR

(AWARD)学习场景几何在挑战条件下进行视觉定位

关键词:本地化,RGB-D感知,其他机器人应用的计算机视觉

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定位区域识别的判别性视觉标记

关键词:本地化,可视化导航,自动化计算机视觉

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利用基于地标的图像表示改进关键点匹配

关键词:SLAM,本地化

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基于CNN和手工制作的关键点描述符的比较

关键词:SLAM,基于视觉的导航,机器人深度学习和自动化

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一种用于视觉位置识别的多域特征学习方法

关键词:本地化,SLAM,绩效评估和基准测试

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基于检索的本地化的日常图像翻译

关键词:本地化,视觉学习,自主车辆导航

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2D3D-MatchNet:学习匹配2D图像和3D点云的关键点

冯孟丹新加坡国立大学

关键词:机器人与自动化深度学习,视觉学习,本土化

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看不深:使用单视图深度估计识别不同场景外观下相反视点的位置

关键词:本地化,机器人深度学习和自动化

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多进程融合:使用多种图像处理方法的视觉位置识别 - IRAL

关键词:本地化,基于可视化的导航

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4.Depth & Disparity

(AWARD)地理监督视觉深度预测

关键词:视觉学习,传感器融合

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源码地址:https://github.com/feixh/GeoSup

FastDepth:嵌入式系统的快速单目深度估计

关键词:机器人和自动化深度学习,范围感知,其他机器人应用的计算机视觉

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源码地址:https://github.com/dwofk/fast-depth

SuperDepth:自我监督,超分辨率单眼深度估计

关键词:机器人与自动化深度学习,视觉学习,Mappin

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深度几何和上下文指导的深度完成

关键词:RGB-D感知,其他机器人应用的计算机视觉

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自监督稀疏 - 密集:LiDAR和单目相机的自监督深度完成

关键词:视觉学习,RGB-D感知,传感器融合

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源码地址:https://github.com/fangchangma/self-supervised-depth-completion

单视图深度和表面法线估计的自监督学习

关键词:机器人与自动化深度学习,视觉学习,制图

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即插即用:通过稀疏数据传播改善深度预测

关键词:机器人与自动化深度学习,RGB-D感知,自动化计算机视觉

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深度生成网络:从立体和深度图像估计真实世界深度

关键词:基于人工智能的方法,RGB-D感知,范围感知

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任何时候移动设备上的立体图像深度估计

关键词:机器人与自动化深度学习,自动化计算机视觉,其他机器人应用的计算机视觉

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源码地址:https://github.com/mileyan/AnyNet

UWStereoNet:用于水下立体图像深度估计和颜色校正的无监督学习

关键词:海洋机器人,机器人和自动化深度学习,其他机器人应用的计算机视觉

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基于非对称注释的实时联合语义分割和深度估计

关键词:视觉学习,语义场景理解,SLAM

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源码地址:https://github.com/DrSleep/multi-task-refinenet

DSNet:用于场景分割和视差估计的联合学习

关键词:语义场景理解,机器人和自动化中的深度学习,对象检测,分割和分类

 

SweepNet:宽基线全向深度估计

关键词:全方位视觉,自动化计算机视觉,机器人深度学习和自动化

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一种预测深度图像噪声的监督方法

关键词:RGB-D感知,掌握和操纵感知,机器人深度学习和自动化

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5. Point Cloud Segmentation

SqueezeSegV2:改进的模型结构和无监督的域适应,用于从LiDAR点云进行道路 - 物体分割

关键词:对象检测,分割和分类,语义场景理解,基于AI的方法

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源码地址:

https://github.com/BichenWuUCB/SqueezeSeg

https://github.com/xuanyuzhou98/SqueezeSegV2

用于点云三维语义分割的分层深度图卷积神经网络

关键词:语义场景理解,基于AI的方法,RGB-D感知

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6. Autonomous Vehicle

学习从没有真实世界标签的模拟开车

关键词:机器人与自动化深度学习,视觉学习,示范学习

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学会开车一天

关键词:基于人工智能的方法,机器人和自动化中的深度学习,运输的计算机视觉

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在六个月内建立一辆获胜的自动驾驶汽车

关键词:自主车辆导航,智能交通系统,交通计算机视觉

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用于汽车转向预测的端到端网络中的多模态时空信息

关键词:自主车辆导航,机器人深度学习与自动化,视觉学习

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基于卷积变分编码器 - 解码器网络的单目语义占用网格映射 - IRAL

关键词:语义场景理解,目标检测,分割和分类,运输计算机视觉

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