【泡泡一分钟】通过计算深度相似性在位置环境中进行视觉识别

每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章标题：Visual recognition in the wild by sampling deep similarity functions作者：Mikhail Usvyatsov, Konrad Schindler来源：IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)，2019编译：黄思宇审核：黄思宇，孙钦欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权摘要 识别环境中的相关物体或物体的状态是自主移动机器人的基本能力。主流的图像中目标识别的方法是通过有监督的机器学习进行分类，现在主要采用深度卷积神经网络（CNN）进行监督学习，这适用于目标物体的可变性能完全被训练样本覆盖的情况。然而，在训练场景之外移动的机器人，即移动场景与训练集中场景不同的环境，将经常面临领域迁移问题：训练数据未能彻 ………………………………