VLocNet++: Deep Multitask Learning for Semantic Visual Localization and Odometry 辅助学习 && 2018 论文笔记
作者：Noha Radwan∗Abhinav Valada∗Wolfram Burgard 研究机构：德国弗莱堡大学 论文解决的问题 本文解决了语义分割+相机重定位+视觉里程计VO三个任务。相机重定位指的是绝对位姿预测，VO则是相对位姿预测。本文还发布了一个用于定位的数据集DEEPLOC dataset. 多任务学习模型的好处是可以提高模型的泛化性，不需要大量的标签数据，且一次计算完成了多个任务，
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