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作者 | 小D 编辑 | INDEMIND 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 为了提升SLAM系统在极具挑战性环境下的鲁棒性和适应性，越来越多的研究人员尝试将将深度学习技术融合SLAM。本文提出了Rover-SLAM，这是一个实时、强韧且多用途的视觉SLAM框架，它整合了最先进的学习网络，以提升传统VSLAM解决方案在挑战性环境下的表现。 说明： 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除 • 文章： A real-time, robust and versatile visual-SLAM framework based on deep learning networks • 作者： Xiao Zhang, Hongbin Dong, Haoxin Zhang, Xiaozhou Zhu, Shuaixin Li, Baosong Deng • 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2405.03413 • 编译： INDEMIND 01 摘要 本文主要研究深度学习技术范式，以增强基于视觉的SLAM系统性能，尤其在挑战性环境中。利用深度
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