论文阅读《Self-supervised Visual-LiDAR Odometry with Flip Consistency》

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传感器融合是SLAM中比较热门的方向，传统的融合方式是基于优化滤波或者激光辅助视觉获取深度，视觉辅助激光初始化或者频率之类的。但是随着深度学习的大热，很多人也将深度学习应用到SLAM中，最典型的应用就是端到端直接输出位姿或者输入图像+激光输出单目深度图之类的。

目前刚入门SLAM一年多（主要做的基于优化/滤波的激光视觉融合），对于基于深度学习的融合认识尚未到位，正好今天看到了一篇浙大的这方面的工作(WACV2021)，做一下论文的记录。