SGANVO: Unsupervised Deep Visual Odometry and Depth Estimation With Stacked Generative Adversarial Networks
Recently end-to-end unsupervised deep learning methods have demonstrated an impressive performance for visual depth and ego-motion estimation tasks. These data-based learning methods do not rely on the same limiting assumptions that geometry-based methods do. The encoder-decoder network has been wid...
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Veröffentlicht in: | IEEE robotics and automation letters 2019-10, Vol.4 (4), p.4431-4437 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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