机器学习算法在学习过程中对某种假设（hypothesis）的偏好，称为“归纳偏好”（inductive bias），或简称为“偏好”。所谓的inductive bias，指的是人类对世界的先验知识，对应在网络中就是网络结构。下面是一些inductive bias的例子：Algorithm | Inductive BiasLinear Regression | The relationship be

机器学习算法在学习过程中对某种假设（hypothesis）的偏好，称为“归纳偏好”（inductive bias），或简称为“偏好”。所谓的inductive bias，指的是人类对世界的先验知识，对应在网络中就是网络结构。下面是一些inductive bias的例子：Algorithm | Inductive BiasLinear Regression | The relationship be

SemanticFusion: Dense 3D Semantic Mapping with Convolutional Neural NetworksDyson Robotics Lab（戴森），Imperial College London(帝国理工学院),2016.9.28, NYUv2总结主要贡献：将slam系统、CNN网络、贝叶斯更新、条件随机场优化结合设计了semant...

SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection重庆大学，输变电设备与系统安全国家重点实验室，2018，KITTI总结基于体素划分的3D卷积网络可以较好的处理lidar信息，但是有推理速度慢和朝向估计的性能差的不足。本文贡献：提出了一种改进的稀疏卷积网络，应用于基于LiDAR的目标检测任务中，显著提高了训练和推理的速度引入新的朝...

ElasticFusion: Dense SLAM Without A Pose Graph2015 年，戴森实验室， 帝国理工Andrew Davison实验室 ，基于RGB-D相关论文：Kinetcfusion,DynamicFusion总结：可能是刚接触SlAM的论文，感觉就是：God，好复杂的网络。。。基于RGBD的稠密3D重建，使用了没有网格的surfel模型来表示（通常...

网址链接在很多多输入任务中，例如 visual question-answering (image + language), instruction-following (video + language), class-conditional image generation (image + class label), style transfer (style image + context

RGBD 数据集简介，2019.12.15NYU Depth Dataset V2（3D分割任务）[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6Yh3fX5t-1576417782628)(C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1576410939443.png)]数据集地址： ...

Bayesian Relational Memory for Semantic Visual Navigation，2019相机重定位，UC伯克利，脸书AI，OpenAI文章提出了一种基于贝叶斯方法的可解释的记忆机制，构建了一个在线拓扑图作为寻找语义目标的智能体导航（例如找到厨房）。导航时，智能体将定期识别新的房间，并在它们变得足够确定时将新房间添加到其不断增长的关系图中。整体更新机制很符...

本文贡献：* 提出了一种数据驱动的3D点云分割描述子，提升了定位性能* 一种新的环境重建的方法* 一种多机器人在真实/灾难环境下的扩展评估方法

Meaningful Maps With Object-Oriented Semantic Mapping2017，语义SLAM，indoor，稀疏地图，RGBD一、主要贡献融合了基于稀疏特征的RGBD SLAM方法，基于2D image 的目标检测方法和无监督3D分割网络三种方法，能够建立实例级别、object-oriented 的语义地图。二、方法介绍模块：SLAM：ORB-...