Jan, 2021

带有翻转一致性的自监督视觉 - LiDAR 测距 Odometry

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • SelfVoxeLO: 使用基于体素深度神经网络的自监督 LiDAR 里程计

    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。

    Oct, 2020

  • 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

  • 自监督端到端视觉里程计的几何一致性

    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

  • 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

  • 用于自监督深度视觉里程计的顺序对抗学习

    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

  • 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

  • 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

  • 带姿态监督的显著稀疏视觉里程计

    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

  • 自监督自运动估计的光度损失之外

    本研究针对相对姿态在视觉测距和同时定位与地图构建中的重要性，介绍了一种基于自我监督学习的方法，同时优化相对姿态和目标图像深度，并通过引入在自我监督框架中被极线几何约束的匹配损失来弥合几何损失和光度损失之间的差距。在 KITTI 数据集上基于自适应估计运动的实验结果证实了该方法的效果优于现有的无监督自我运动估计方法。

    Feb, 2019