1、“.....将两张原始的图片以串联的方式输入到神经网络中。经过实验发现在训练过程的参数设置很重要，合适的参数会使得网络得到好的收敛，并测试出好的结果。在训练保存出较好的模型及优化器下性能较优，位姿估计较为准确基于卷积神经网络的视觉里程计论文原稿姿态，并计算平移损失旋转损失以及总损失。选择数据集进行实验，采用有监督的学习方法。将数据集中等采集的变换矩阵表示的位姿转化为维的平移与维的欧拉角表示，更利于反向梯度传输。首先将数据集计算图片的均值与标准为......”。

2、“.....模型的验证误差与训练误差整体收敛到个较小的范围大概需要，约小时。训练与验证的损失曲线如图所示，其中红色代表随着迭代次数增加的训练损失，蓝色代表随着迭代次数增加的验证损失稀疏的特征跟踪，研究者们设计了很多具有鲁棒性的角点边缘点区块等比较有代表性的点的特征提取与匹配的算法，在这些特征的基础上估计相机的运动，如等。等人开发了最经典的直接方法之本文提出了种基于卷积神经网络的视觉里程计方法，将数据集进行预处理，将图片序列中相邻的两张图片进行串联，每张图片的通道数为......”。

3、“.....输入到神经网络中。参考网络结构进行特征提取工作。将提取的特征输。最后，对算法进行总结分析并对展望其发展趋势。关键词视觉里程计位姿估计深度学习卷积神经网络引言视觉里程计，也称为帧间估计，是视觉中的核心内容。经典的基于几何的视觉里程计方法分为特征点法与直接法。但是其依据习图片的几何特征。算法结构基于的特征提取部分将连续的两张图片串联为个通道进行特征提取，卷积层卷积核全部使用的卷积核和的池化核，其中两个卷积层的串联相当于个的卷积层，个的卷积层串联相当于个的卷积层......”。

4、“.....验证方法性能。最后，对算法进行总结分析并对展望其发展趋势。关键词视觉里程计位姿估计深度学习卷积神经网络引言视觉里程计，也称为帧间估计，是视觉中的核心内容。经典的基于几何的视觉里程计方法分为特方法之。直接方法在过去几年中得到了最多的关注，等人的算法进行稀疏特征的跟踪也达到了令人印象深刻的鲁棒性和准确性。基于卷积神经网络的视觉里程计论文原稿。摘要经典的视觉里程计基于卷积神经网络的视觉里程计论文原稿大量的计算，并且估计结果对相机参数极为敏感......”。

5、“.....人工智能深度学习再次掀起了热潮，基于深度学习的视觉任务丰富多样，在分类跟踪等问题上都取得了很好的效果。但是多学习外观特征，而视觉里程计需要学习图片的几何特征。配以执行帧到帧的运动估计，但是都需要针对它们所处的特定环境进行仔细的参数调整。受深度网络的最新进展和以前关于应用于的学习方法的启发，探索了使用卷积神经网络来学习视觉位姿估计任务。通过对公开数据集进行实验，验证方法性工作。将提取的特征输入到全链接层将张量压缩为位姿特征向量。通过数据集进行实验......”。

6、“.....并转化为绝对位姿和地面真实轨迹进行对比。相关内容经典的几何方法经典的几何帧间估计方法有着悠久的解决方案设计量只有的半左右，有效的减少了参数量。由捕捉大的特征逐渐到捕捉小的特征进行过渡。通过多个小的卷积核堆叠来替代大的卷积核，增加了非线性激活函数，这有效的增加了特征学习的能力。摘要经典的视觉里程计系统提取稀疏或密集的特征并匹征点法与直接法。但是其依据于大量的计算，并且估计结果对相机参数极为敏感。近年来，人工智能深度学习再次掀起了热潮，基于深度学习的视觉任务丰富多样......”。

7、“.....但是多学习外观特征，而视觉里程计需要统提取稀疏或密集的特征并匹配以执行帧到帧的运动估计，但是都需要针对它们所处的特定环境进行仔细的参数调整。受深度网络的最新进展和以前关于应用于的学习方法的启发，探索了使用卷积神经网络来学习视觉位姿估计任务。通过对公开历史。最开始是基于稀疏的特征跟踪，研究者们设计了很多具有鲁棒性的角点边缘点区块等比较有代表性的点的特征提取与匹配的算法，在这些特征的基础上估计相机的运动，如等......”。

8、“.....本文提出了种基于卷积神经网络的视觉里程计方法，将数据集进行预处理，将图片序列中相邻的两张图片进行串联，每张图片的通道数为，得到个通道数为的张量，输入到神经网络中。参考网络结构进行特征提大概需要分钟，模型的验证误差与训练误差整体收敛到个较小的范围大概需要，约小时。训练与验证的损失曲线如图所示，其中红色代表随着迭代次数增加的训练损失，蓝色代表随着迭代次数增加的验证损失......”。

9、“.....但是可以作为其有效的补充。选择数据集进行实验，采用有监督的学习方法。将数据集中等采集的变换矩阵表示的位姿转化为维的平移与维的欧拉角表示，更利于反向梯度传输。首先差，对其进行归化处理。訓练过程网络在上进行训练，验证数据集按照的比例分割来源于训练集的。采用优化算法，设置初始学习率为。基于卷积神经网络的视觉里程计论文原稿。结论与发展趋势本文提出了种基于卷积神经网络的可以从损失函数曲线看出，两个损失都可以收敛到较好的范围并且相差不多......”。