每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章标题：DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Networks作者：Sen Wang, Ronald Clark, Hongkai Wen and Niki Trigoni来源：ICRA 2017编译：蔡纪源播音员： 王肃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 今天介绍的文章是“DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Networks”——DeepVO：基于深度循环卷积神经网络的端到端视觉里程计，该文章将发表在ICRA2017。 单目视觉里程计(Visual odometry，VO)是机器视觉领域一项重要的研究问题，目前大多数视觉里程计方法都是基于标准框架开发的，包括特征提取，特征匹配，运动估计，局部优化等模块。尽管
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