CVPR2021：推广到开放世界的在线自适应深度视觉里程计

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达Generalizing to the Open World Deep Visual Odometry with Online AdaptationCVPR2021：推广到开放世界的在线自适应深度视觉里程计【摘要】近些年，基于学习的视觉里程计已经展现出了较为可观的结果，但预训练网络在未知环境中很容易失效。在这篇论文中，提出一个用于深度VO的在线自适应网络（借助场景不可知的几何计算和贝叶斯推理的辅助）。与基于学习的位姿估计不同，论文的苏阿女法从深度和光流中解算出位姿，同时通过在线学习新观测的不确定性不断提高单证图像的深度估计。另外，通过差分高斯牛顿层，一种在线学习光度不确定性算法也被用于进一步的深度和位姿估计。论文提出的算法在KITTI室外数据集和TUM室 ………………………………