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

原文见我上一篇博客 摘要 随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于到精确而稠密的单目系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，因此克服了

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