極市直播回放丨第83期-朱思語：基于深度學習的視覺稠密建圖和定位

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隨著深度學習的快速發(fā)展，視覺稠密建圖和定位技術從傳統(tǒng)的基于手工特征點的檢測、匹配加之數(shù)值優(yōu)化，發(fā)展到現(xiàn)在的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的特征檢測、匹配和學習優(yōu)化(Learning to Optimize)，近些年涌現(xiàn)出了很多新的方法。

在這次分享中，我們邀請到了阿里云人工智能實驗室算法團隊負責人朱思語，分享他們最新的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的密集特征匹配、不依賴場景的視覺定位以及基于深度遞歸優(yōu)化器的運動恢復結構（Structure from Motion）等工作。最后會對基于視覺的建圖和定位技術未來發(fā)展的趨勢做簡要總結。

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極市直播丨朱思語：基于深度學習的視覺稠密建圖和定位

?論文

1.Learning Camera Localization via Dense Scene Matching

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2104.14545 

2.End-to-End Learning Local Multi-view Descriptors for 3D Point Clouds

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2003.05855

3.Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1912.06378

4.Stereo Matching by Self-supervision of Multiscopic Vision

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2104.04170

5.AR Mapping: Accurate and Efficient Mapping for Augmented Reality

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2103.14846

6.Compact 3D Map-Based Monocular Localization Using Semantic Edge Alignment

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2103.14826

7.DRO: Deep Recurrent Optimizer for Structure-from-Motion

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2103.13201

?分享大綱

第一部分：視覺建圖和定位技術概述：

• 傳統(tǒng)的和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的視覺建圖技術回顧

• 傳統(tǒng)的和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的視覺定位技術回顧

• 視覺建圖和定位技術當前的挑戰(zhàn)

第二部分：基于深度學習的稠密建圖：

• 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的稠密特征點匹配

• 基于學習優(yōu)化(Learning to Optimize)的稠密建圖

第三部分：基于深度學習的視覺定位：

• 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡且無場景依賴的稠密視覺定位

第四部分：視覺建圖和定位技術展望

• 趨勢#1：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡的特征進一步解決手動特征的局限性

• 趨勢#2：利用學習優(yōu)化（Learning to Optimize）替代傳統(tǒng)數(shù)值優(yōu)化

• 趨勢#3：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡的預測能力提升建圖和定位的精度和魯棒性

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騰訊視頻：http://v.qq.com/vplus/8be9a676d97c74ede37163dd964d600c

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