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

本文提出了一种基于生成对抗网络的无监督学习框架，从未标记的 RGB 图像序列中预测场景的 6 自由度姿态相机运动和单目深度图，并在 KITTI 和 Cityscapes 数据集上给出了详细的定量和定性评估，结果表明该方法优于现有传统和无监督深度 VO 方法，提供更好的姿态估计和深度恢复结果。

Sep, 2018

我们提出了一种自我监督学习框架，使用未标记的单眼视频序列生成大规模监督，用于训练视觉里程计前端，并使用输出来创建自我监督数据集以重新训练前端。

Dec, 2018

本文提出了一种基于在线元学习算法的自监督 Visual Odometry（VO）方法，利用了卷积长短时记忆（convLSTM）和特征对齐技术，实现了 VO 网络的持续适应新环境和快速自我更新。实验证明，该方法在未见过的户外场景、虚拟到真实世界和室外到室内环境转换中都明显优于基于自监督学习的 VO 基线方法。

May, 2020

自监督学习 VO 的一种特殊考虑一致性的方法，采用具有两层卷积 LSTM 模块的姿态网络对姿态预测中的长期依赖进行建模，通过自监督损失进行训练，包括模拟几何 VO 中的循环一致性丢失的循环一致性丢失，并通过引入一种损失使网络能够在训练期间超出小时间窗口。结果表明，在几个 VO 数据集中表现出竞争性结果，包括 KITTI 和 TUM RGB-D。

Jul, 2020

利用激光雷达传感器获取的稀疏但准确的深度测量，设计了一个自监督视觉 - 激光雷达里程计 (Self-VLO) 框架，该框架通过两个路径编码器提取视觉和深度图像中的特征，并将这些特征与多尺度解码器中的特征通过融合模块融合起来，从而在端到端学习的方式下产生姿态和深度估计。实验结果表明，该方法优于所有自监督视觉或激光雷达里程计，并且优于全监督视觉里程表，证明了融合的强大表现能力。

Jan, 2021

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

该论文提出了一种利用几何结构作为自我监督信号的无监督深度视觉里程计学习范例，并表明这种方法与监督学习方法在性能上的竞争力相当。

Apr, 2018

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

该论文提出了一种新的混合视觉里程计（VO）框架，利用仅姿态监督来平衡鲁棒性和对大量标注的需求，并采用自我监督的同态学习和随机基于补丁的显著点检测策略，提高系统在各种具有挑战性的环境中的泛化能力。该方法在标准数据集上具有竞争力的性能，并在极端和未知场景中表现出更高的鲁棒性和泛化能力，甚至超过基于密集光流监督的最先进方法。

Apr, 2024