【论文翻译】GCN-v1:Geometric Correspondence Network for Camera Motion Estimation
论文原文 摘要 本文提出一种新的学习方法生成几何匹配用于视觉里程计。将CNN和RNN结合训练，同时检测关键点并生成其对应的描述子。借助刚体变换，通过将source frame中的点warp到reference frame中实现对网络的优化。本质上，就是对warp的学习。整个训练过程聚焦于相机的运动而不是图像内部的运动，这会给匹配带来更好的一致性，并且有助于最终的位姿估计。实验结果显示该方法比其他D
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