The realization of next-generation SLAM technique with incremental adaptation to changing domains: cross-domain map learning

增量适应变化领域的下一代SLAM技术的实现:跨领域地图学习

基本信息

  • 批准号:
    17K00361
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-04-01 至 2021-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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专利数量(0)
Deep Intersection Classification Using First and Third Person Views
使用第一人称和第三人称视图进行深度交叉分类
From Comparison to Retrieval: Scalable Change Retrieval from Discriminatively Learned Deep Three-dimensional Neural Codes
Cross-Domain Change Object Detection Using Generative Adversarial Networks
使用生成对抗网络的跨域变化对象检测
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takuma Sugimoto;Kanji Tanaka;Kousuke Yamaguchi
  • 通讯作者:
    Kousuke Yamaguchi
Grammar-based Map Parsing for View Invariant Map Descriptor
基于语法的视图不变映射描述符映射解析
Leveraging Object Proposals for Object-Level Change Detection
利用对象提案进行对象级更改检测
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  • 作者:
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tanaka kanji其他文献

Incremental Loop Closure Verification by Guided Sampling
通过引导采样进行增量环路闭合验证
Use of viewpoint planning for fast succinct map matching
使用视点规划进行快速简洁的地图匹配

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  • 通讯作者:
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  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
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