[发明专利]一种基于深度学习的视觉SLAM方法在审
| 申请号： | 202110668358.1 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113313238A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 朱明;李志强 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥汇融专利代理有限公司 34141 | 代理人： | 张雁 |
| 地址： | 230026*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视觉SLAM方法。包括以下步骤：建立基于深度可分离卷积的特征点和描述子提取网络，在Superpoint网络基础上，将深度可分离卷积应用于Superpoint网络，改进Superpoint网络描述子解码器的上采样方式和损失函数形式；将改进后的通道剪枝算法应用于深度可分离卷积，将Superpoint网络论文中的提供的模型作为教师网络，剪枝后的模型作为学生网络，并使用知识蒸馏的方式提升剪枝后网络提取特征点和描述子的精度；将轻量级网络应用于ORB‑视觉SLAM2的特征点和描述子提取过程，实现基于深度学习的视觉视觉SLAM系统。本发明能够解决特征点和描述子提取网络的天然劣势以及特征点和描述子提取网络在计算资源有限的设备上运行速度较慢的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视觉 slam 方法 | ||
【主权项】：
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