原文:SLAM会被深度学习方法取代吗?

日益感觉到自己对深度学习的理解比较肤浅,这段且当做是以前的认识。 上上周去围观了泡泡机器人和AR酱联合举办的论坛。在圆桌阶段,章国峰老师提了一个问题:SLAM会被深度学习方法取代吗 这是一个很有趣的话题。参会的各位大咖基本认为SLAM的某些模块有可能会被深度学习的方法取代,但SLAM本身不会被取代。视 的CEO则认为SLAM整体上会被深度学习取代。 我的观点更倾向于前者。略有不同之处是,我认为整个 ...

2017-07-03 19:49 1 4492 推荐指数:

查看详情

深度学习方法及应用——学习笔记

学习教材是邓力和俞栋写的“深度学习方法及应用”,是一本综述性的书。 1、深度学习全称应该是深度结构学习,采用多层的、非线性信息处理方法,大概就是结构比较深的神经网络算法,也是包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作 ...

Sat Sep 03 22:05:00 CST 2016 0 1745
图像配准与深度学习方法

目录: 图像配准:从SIFT到深度学习 什么是图像配准 传统的基于特征的方法 关键点检测和特征描述 特征匹配 图像变换 深度学习方法 特征提取 Homography学习 监督学习 无监督学习 其他方法 强化学习 复杂的转换 图像配准 ...

Thu Aug 01 00:06:00 CST 2019 0 3725
改进神经网络及深度学习学习方法

常见的方法有:选取更好的代价函数,就是被称为交叉熵代价函数(the cross-entropy cost function); 四种正则化方法(L1和L2正则、dropout、训练数据的扩展) 一.交叉熵代价函数: 考虑一下神经元的学习方式:通过计算代价函数的偏导 和 来改变 ...

Mon Sep 25 05:03:00 CST 2017 0 1596
高光谱图像处理深度学习方法综述(一)

1.摘要 HSI----高光谱图像(Hyperspectral Image)。所捕获的光谱信息以及对应高光谱数据对象之间的非线性关系,使得传统方法无法进行准确的分类。深度学习方法作为一个强有力的特征提取器,被用在高光谱图像分类任务上。1.概括传统机器学习方法用于HSIC上面的不足,然后了解深度 ...

Thu Jan 28 00:01:00 CST 2021 0 424
深度强化学习方法 策略迭代 & 值迭代

RL是一个序列化决策过程,核心思想是通过与环境的不断交互学习获得最大回报; 大部分RL方法都是基于MDP的;MDP的本质是获得一个可以使累计收益最大化的策略,并使用该策略选择最佳动作; 动态规划是RL中的一个关键技术,适用于RL中已知模型求解最优策略的特殊情况,主要有 策略迭代 和 值 ...

Sat Sep 26 20:04:00 CST 2020 0 498
深度学习 vs SLAM

第三部分:深度学习 vs SLAM SLAM 小组讨论真是乐趣无穷。在我们进入重要的「深度学习 vs SLAM」讨论之前,我应该说明每一位研讨会展示者都同意:语义对构建更大更好的 SLAM 系统是必需的。关于未来的方向,这里有很多有趣的小对话。在争论中,Marc Pollefeys(一位 ...

Fri Oct 28 07:16:00 CST 2016 1 2818
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM