本文提出了一种新颖的单目视觉里程计（VO）系统 UnDeepVO，其能够使用深度神经网络估计单目相机的 6-DoF 姿态和视野深度，该系统具有无监督深度学习方案和绝对尺度恢复两个显着特点，并且在 KITTI 数据集上获得了良好的姿态精度。

Sep, 2017

使用深度神经网络进行图像生成任务以提取高级特征，进而估计视觉里程碑的深度和位姿，同时利用光流和循环神经网络以及生成对抗网络改进深度和位姿的估计精度。

Sep, 2023

本文基于帧间关联思想，应用自监督深度估计框架，引入生成对抗网络技术，构建了一个视觉里程计系统，实现了更加精准的深度估计以及超越同类方法的姿态估计。

Aug, 2019

该研究提出了一种新的无监督网络系统用于视觉深度和自我运动估计：堆叠生成对抗网络 (SGANVO)。该系统由一堆 GAN 层组成，其中最底层估计深度和自我运动，而更高的层估计空间特征，并且由于在层之间使用了循环表示，可以捕捉时间动态。该方法在 KITTI 数据集上获得了更好或可比较的深度和自我运动估计结果。

Jun, 2019

本文提出了一种单目视觉里程计算法，它结合了基于几何方法和深度学习的思想，并利用两个卷积神经网络进行深度估计和光流估计。在 KITTI 数据集上的实验表明，该算法具有较强的鲁棒性和良好的性能。

Sep, 2019

本文提出了一种基于对抗学习框架的无监督深度学习方法，用于预测深度图，通过学习预测校准立体相机设置下两个图像视图之间的对应场，提出了一个有两个生成子网络的架构，它们通过对抗训练共同用于重建视差图并相互约束和监督。实验结果表明，该模型可以有效地解决深度估计任务。

Jul, 2018

本研究提出了一种基于场景不可知几何计算和贝叶斯推理的在线适应深度视觉里程计的框架，该方法采用了自监督学习，解决了深度学习视觉里程计训练数据和测试数据之间的域差异，通过光流和深度等信息实现姿态估计，具有良好的通用性和自适应性。

Mar, 2021

提出一个新的单目视觉里程计框架 D3VO，它利用三个层次的深度网络 —— 深度、姿态和不确定性估计，并使用自监督单目深度估计网络训练了预测亮度变换参数，提高了深度估计精度和提供了学习到的光度残差加权函数，进而实现前端跟踪和后端非线性优化。在 KITTI 里程测量基准和 EuRoC MAV 数据集上测试表明，D3VO 在单目视觉里程计方面的表现优于传统方法和其他最先进的 VO 方法，同时仅使用一个相机就可以实现与最先进的立体 / LiDAR 里程测量和最先进的视觉惯性里程测量相媲美的结果。

Mar, 2020

本文提出了一种基于自适应视觉惯性传感器融合和对抗训练的自监督深度学习方法 (SelfVIO)，用于从未标记的单目 RGB 图像序列和惯性测量单元 (IMU) 读数中共同估计 6 自由度自我动作和景深图。该方法在 KITTI、EuRoC 和 Cityscapes 数据集上的表现优于目前研究领域中其他的 VIO 方法。

Nov, 2019

本文提出了一种无监督学习框架，通过使用视图合成作为监督信号，同时训练深度和相机位姿估计网络以完成从非结构化视频序列中的单目深度和相机运动估计的任务。经验评估表明，我们的方法具备与基于监督方法使用地面真值位姿或深度进行训练的方法相当的单目深度估计能力，并且在相似的输入设置下，姿态估计表现良好。

Apr, 2017