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

本文介绍了一种通过自监督学习获得单目序列深度和姿态的方法，该方法不需要基础数据的支持，增加了更强的几何量和时间图像序列内部一致性的约束条件，能够显著提高单目图像序列深度和相对姿态估计的性能。

Sep, 2019

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

本论文提出了新的一致性策略，包括自监督学习和半监督学习，以提高基于像素级运动描述能力，并在 KITTI-2015 景流基准测试中达到卓越的结果，实现前景准确性最佳的成果，其中且仅使用单眼图像输入。

Apr, 2022

本研究提出了一种新的基于卷积神经网络的多任务全局姿态矫正和里程计评估方法 VLocNet，该模型结构紧凑、可实现实时推断，并采用了一种新颖的辅助损失函数来利用相关位姿信息进行训练，在室内和户外数据集上的实验结果表明，该模型具有可与 SIFT 算法媲美、甚至优于其表现的定位精度。

Mar, 2018

本文介绍了一种用于无人机的新型实时单目视觉里程计模型，使用了深度神经网络架构和自注意力模块，能够通过连续视频帧估计相机的自身运动，进而估计无人机的轨迹。该模型在两个视觉里程计数据集上测试，收敛速度比之前的循环神经网络模型快 48％，并且平均平移漂移减少了 22％，平均平移绝对轨迹误差改善了 12％，表现出更强的抗噪能力。

Apr, 2024

本文介绍了一种基于几何一致性损失和自发现遮罩的深度估计和自我运动估计模型，模型能够处理运动物体和目标的遮挡问题并保证不同样本间的比例一致性。从实验结果来看，我们提出的深度估计模型在 KITTI 数据集上性能最好，并且我们提出的自动驾驶路线规划模型相对于之前的模型在预测全局一致的相机轨迹上有着很大的优势。

Aug, 2019

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

本文介绍了一个全新的深度学习方法来进行单目 SLAM，通过使用学习视觉里程计（L-VO）和稠密 3D 映射的神经网络，该方法能够实现同时定位与建图。

Mar, 2018

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