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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE robotics and automation letters 2019-10, Vol.4 (4), p.4431-4437
Hauptverfasser: Feng, Tuo, Gu, Dongbing
Format: Artikel
Sprache:eng
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