Image-based localization using LSTMs for structured feature correlation
文中提出很多場景使用deeplearning的方式還沒有傳統的sift的效果好 本文主要是解決兩種場景：1：無紋理。2:重複紋理 也是一個end-to-end的直接回歸得到6dof pose的文章，只不過不僅僅使用了CNN。文章是CNN+LSTM的方式。 仍然使用pose 誤差： 整體網路框架： 使用預訓練的網絡googlenet，同posenet一樣最後的fc層輸出的是2048維度的gl
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