DeepLO:Geometry-Aware Deep LiDAR Odometry 2019 論文筆記
視頻鏈接:鏈接 使用surfel based 的表示方法（vertex+normal）作爲網絡的輸入，避免了量化損失，看起來是一種不錯的表示方法，既沒有誤差，保留了點雲數據的精確性，還以一種map 的形式提供鄰域查詢功能，不需要KDtree檢索之類。 此外，使用幾何一致性約束的損失函數進行無監督訓練，通過擾動成像的方法證明了損失函數的可行性。並在部分場景上取得了優於有監督訓練的精度。 DeePLO
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