今天就突然有這么一個想法，其實也不算是突然想到的，因為之前就一直在想真正的人工智能問題。所以就簡單的寫個隨筆記下來，歡迎各位與我討論 QQEmail：2635790558@qq.com or 2181271@mail.dhu.edu.cn
SLAM有這么一個環節叫：圖像匹配，可以用於位姿估計，還有回環檢測模塊。現在流行的是特征法以及直接法，可以說特征法是已經趨近於成熟，但是深度學習還沒有完全占據特征法的主流方向；其次是直接法已經是非常熱門的趨勢，但卻非常容易受光照、噪聲等的影響，具有非常大的局限性。
那么我在本文呢想提出一種“基於目標檢測的圖像匹配”方法，這個想法的由來是我在考慮到人對地圖回環的識別原理；我們人在一個陌生的城市走了一圈回到原地，而且能夠知道已經回到了原地是因為：我們看到了以前見過的建築物or物體or路標，並且這些建築物or物體在人的視野里位置沒有發生變化，所以人才突然感嘆：“oh My God，我又回來了”。
那么當然我們希望的機器也是這么的智能，他能夠自動識別以前見過的東西，而不是去比較兩張圖的特征點。這個想法的依據就是：目前對於目標的識別已經非常的熱門，而且圖像分割以及分類也已經趨於成熟。我們完全可以用來做圖像匹配，而且我相信這個方法是可以實現的，感興趣的小伙伴動起來吧。