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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,210 - 2,213 (4page)
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Recent studies in deep learning show that deep neural networks can obtain depth and optical flow accurately. This enables deep learning based visual odometry can outperform traditional hand-crafted feature mathing based odometry algorithm. DF-VO achieved high accuracy on urban scenes such as KITTI odometry dataset, but its performance becomes lower in wild environment. Our paper proposed residual DF-VO, which uses rough prediction of transformation between two frames and regresses residual transformation matrix to compensate error. Experiments in Finnforest dataset show that out proposed algorithm can achieve higher accuracy that original DF-VO in wild environment.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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