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闭环检测是同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的重要组成部分,能够有效减小SLAM系统中的累积误差,并且如果在定位与建图过程中跟踪丢失,还可以利用闭环检测进行重定位。与传统的手动设计的特征(hand-crafted feature)相比,从神经网络中学习到的图像特征具有更好的环境不变性和语义识别能力。考虑到基于陆标(landmark)的卷积特征能够克服整个图像特征对视点变化敏感的缺陷,文中提出了一种新的闭环检测算法。其首先通过卷积神经