論文翻譯（上）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

原文見我上一篇博客 摘要 隨着卷積神經網絡（CNN）在深度預測中取得了越來越多的進展，本文探討了如何將卷積神經網絡的深度預測用於到精確而稠密的單目系統中。我們提出了一種方法，CNN預測的稠密深度圖與從直接單目SLAM獲得的深度測量值自然融合在一起。我們的融合方案在單目SLAM方法效果不佳的圖像位置進行深度預測具有優勢，例如低紋理區域，反之亦然。我們演示了使用深度預測來估計重建的絕對尺度，因此克服了

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