深度学习与SLAM的结合点

参考原文：https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78749356

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
• 其他

在传统SLAM之上加入语义信息

• 图像语义分割
• 语义地图构建

端到端的SLAM

其实端到端就不能算是SLAM问题了吧，SLAM是同步定位与地图构建，端到端是输入image输出action，没有定位和建图。

- 机器人自主导航（深度强化学习）等

1.2 以上三种方法相关的部分论文整理

       见原文链接

后需添加    https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225