相信读过2016年SLAM大综述的小伙伴们对语义地图在SLAM中的发展应该比较看好。相比典型的点云地图,语义地图能够很好的表示出机器人到的地方是什么,机器人“看”到的东西是什么。比如进入到一个房间,点云地图中,机器人并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么,但是语义地图的构建可...
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回复(2) 2018-10-20 02:48 来自版块 - 原创文章
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huasheng007事实上语义分割的工作从很早以前就已经开始进行了,但受限于当时的算法及计算能力,发展一直很慢。近年来随着深度神经网络的大潮,语义分割又重新成为了一个热门的研究方向。 2014年,Jonathan Long等人提出了使用全卷积神经网络进行语义分割[6],开启了语义分割研究的新时代。...(2018-10-20 02:48)
huasheng007事实上,很多时候对于人自身来讲,语义的层级划分十分模糊。比如:识别一个苹果,可以被进一步细分为红富士,黄元帅等细类,也同样可以粗分为水果这个大类。因此,对于语义级别SLAM来说,明确定义SLAM系统的使用场景十分必要,在计算资源有限的条件下,可以最大化地针对任务进行有效运算。 ...(2018-10-20 02:48)

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