【CVPR2020】自监督的深度视觉测程与在线适应，Self-Supervised Deep Visual Odometry

自监督式VO方法在视频中联合估计摄像机姿态和深度方面取得了很大的成功。然而，与大多数数据驱动的方法一样，现有的VO网络在面对与训练数据不同的场景时，性能显著下降，不适合实际应用。在本文中，我们提出了一种在线元学习算法，使VO网络能够以一种自监督的方式不断适应新的环境。该方法利用卷积长短时记忆(convLSTM)来聚合过去的丰富时空信息。网络能够记忆和学习过去的经验，以便更好地估计和快速适应当前帧。在开放环境中运行VO时，为了应对环境的变化，我们提出了一种在线的特征对齐方法，即在不同的时刻对特征分布进行对齐。我们的VO网络能够无缝地适应不同的环境。在看不见的户外场景、虚拟到真实世界和户外到室内环境的大量实验表明，我们的方法始终比最先进的自监督的VO基线性能更好。

https://arxiv.org/pdf/2005.06136.pdf

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