【摘 要】
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局部描述符提取是计算机视觉的一个基本问题,目前图像几何信息的获取还主要依靠传统的局部描述符。深度学习在图像分类,图像分割等领域已经获得了极大的成功。经我们了解传统
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局部描述符提取是计算机视觉的一个基本问题,目前图像几何信息的获取还主要依靠传统的局部描述符。深度学习在图像分类,图像分割等领域已经获得了极大的成功。经我们了解传统局部描述符没有基于深度学习提取到的描述符精度高,导致之后计算有偏差甚至出现错误,现今研究正热的SLAM主要应用传统手工局部描述符。由于传统的描述符在精度方面还不能达到一个令人满意的效果,所以我们准备用一个深度学习描述符来代替传统手工局部描述符,形成一个较为完整的“基于深度学习的视觉SLAM”。最后,展望深度学习局部描述符的未来和前景。
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