【論文翻譯】GCN-v1:Geometric Correspondence Network for Camera Motion Estimation
論文原文 摘要 本文提出一種新的學習方法生成幾何匹配用於視覺里程計。將CNN和RNN結合訓練，同時檢測關鍵點並生成其對應的描述子。藉助剛體變換，通過將source frame中的點warp到reference frame中實現對網絡的優化。本質上，就是對warp的學習。整個訓練過程聚焦於相機的運動而不是圖像內部的運動，這會給匹配帶來更好的一致性，並且有助於最終的位姿估計。實驗結果顯示該方法比其他D
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