SelfVoxeLO: 使用基于体素深度神经网络的自监督 LiDAR 里程计

Oct, 2020

SelfVoxeLO: 使用基于体素深度神经网络的自监督 LiDAR 里程计

SelfVoxeLO: Self-supervised LiDAR Odometry with Voxel-based Deep Neural Networks

Yan Xu, Zhaoyang Huang, Kwan-Yee Lin, Xinge Zhu, Jianping Shi...

TL;DR本文提出了一种自监督的 LiDAR 测距法 ——SelfVoxeLO，通过使用 3D 卷积网络对点云数据进行特征提取，利用 LiDAR 点云的内在属性设计了多种新颖的损失函数，并引入了一种不确定性感知的机制来减轻运动物体 / 噪声的干扰，该方法在 KITTI 和 Apollo-SouthBay 数据集上的性能超过了现有的无监督方法，并且可以通过添加更多未标记的训练数据来进一步提高性能，可与有监督的方法相媲美。

Abstract

Recent learning-based lidar odometry methods have demonstrated their competitiveness. However, most methods still face two substantial challenges: 1) the 2D projection representation of LiDAR data cannot effectively encode 3D structures from the →

lidar odometry self-supervised learning 3d convolution network unsupervised methods point clouds

发现论文，激发创造

带有翻转一致性的自监督视觉 - LiDAR 测距 Odometry

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

机器人应用中 LiDAR 自监督学习测距法

提出了一种多用途的自监督 LiDAR 里程计估计方法，该方法在训练期间有选择地应用几何损失，无需任何标签或地面数据，适用于精度难以获得的应用中的姿态估计。

Nov, 2020

LISO：纯激光雷达无监督三维物体检测

自动驾驶堆栈中，3D 物体检测是最重要的组成部分之一，但当前最先进的激光雷达物体检测器需要昂贵而缓慢的人工注释才能取得良好性能。我们引入了一种自我监督方法来训练 SOTA 激光雷达物体检测网络，该方法仅基于未标记的激光点云序列工作，我们称之为轨迹规范化自我训练。我们演示了我们的方法对于多个 SOTA 物体检测网络在多个真实世界数据集上的有效性。

Mar, 2024

自我改进的视觉里程计

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

基于占据估计的汽车激光雷达自我监督

本论文提出一种基于自监督学习的点云深度感知模型预训练方法，通过表面重建预训练任务和基于潜在向量的感知头来抓取表面信息的语义片段并提高对象检测和场景语义分割性能。

Dec, 2022

自监督几何引导的鲁棒单目视觉里程计初始化

通过分析主要的失败案例并揭示优化过程的各种缺点，我们诊断了一种流行的学习型 SLAM 模型（DROID-SLAM）的关键弱点。然后，我们提出使用自监督先验，利用冻结的大规模预训练单眼深度估计初始化稠密捆绑调整过程，从而实现鲁棒的视觉里程计，无需对 SLAM 骨干进行微调。尽管方法简单，但在 KITTI 里程计和具有挑战性的 DDAD 基准上，我们的方法显示出显著的改进。代码和预训练模型将在发表后发布。

Jun, 2024

通过自我监督长期建模学习单目视觉里程计

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

机器人定位与建图终稿 —— 用于自监督式深度视觉测距的顺序对抗学习

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

SelfVIO：自监督深度单目视觉 - 惯性里程计和深度估计

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

自监督深度视觉里程计与在线自适应

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