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  这里想探讨下深度学习和SLAM技术的融合,计算机视觉大体上可以分两个流派,一种基于学习的思路,例如特征提取-特征分析-分类,目前深度学习技术在这一路线上取得了主导性的地位。另外一种路线是基于几何的视觉,从线条、边缘、3D形状推出物体的空间结构信息,代表性的技术就是SFM/SLAM。基于学习的方向上深度学习基本上一统天下,但是在基于几何视觉的领域,目前相关的进展还很少。从学术界而言,深度学习技术的研究进展可以说日新月异,而SLAM技术最新十年的进展相对较少。在国际视觉顶级会议ICCV 2015年度组织的SLAM技术专题讨论会上,基于近年深度学习在视觉其它领域的快速发展,有与会专家曾提出SLAM中采用深度学习的可能性,但是目前还没有成熟的思路。总体而言,短期内将深度学习和SLAM融合是一个值得研究的方向,长远来看联合语义和几何信息是一个非常有价值的趋势。因此,SLAM+DL值得期待。逻辑文件: (*FILE, LF):在SQL中称作表(VIEW),它不含有实际数据,依附于物理文件可以描述一个或者多个物理文件的记录(JOIN逻辑文件)。CRTLF恢复目标

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