{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期部分”：[[2022,8,5]]，“日期时间”：“2022-08-05T04:34:16Z”，“时间戳”：1659674056250}，“发布者位置”：“Cham”，“引用计数”：21，“发布商”：“Springer International Publishing”，“isbn-type”：[{“值”：“9783319698991”，“键入”：“打印”}，{“值”：“9783319699004”，“type”：“electronic”}]，“license”：[{“start”：{“date-parts”：[[2017,1,1]]，“date-time”：“2017-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：148322880000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.springer.com\/tdm”}，{“start”：{“date-ports”：[2017,1]]T00:00:00Z“，“timestamp”：14832288000000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.springer.com//tdm”}]，“content-domain”：{“domain”:[“link.springer.com”]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[]，“published-print”：{“date-parts”：[[2017]]}，”DOI“：”10.1007\/978-319-69900-4_71“，”类型“：”book-chapter“，”创建“：{”date-part“：[[[2017,10,31]]，“日期时间”：“2017-10-31T01:42:58Z”，“时间戳”：1509414178000}，“页面”：“557-564”，“更新策略”：“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”，“源”：“Crossref”，”is-referenced-by-count“：3，”title“：[“学习SLAM中位置识别的深度表示”]，“前缀”：“10.1007”、“作者”：[{“ORCID”：“http://www.ORCID.org\/00000-0003-3329-3287”，“authenticated-ORCID”：false，“gived”：“Aritra”，“family”：“Mukherjee”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}，{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0001-5173-9612”，“authenticated-ORCID”：false。ORCID“：false，”given“：”Sanjoy Kumar“，“family”：“Saha”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[]}]，“member”：“297”，“published-online”：{“date-parts”：[[2017,11,1]]}，“reference”：[{“key”：“71_CR1”，“doi-asserted-by”：”crossref“，”unstructured“：”Alahi，A.，Ortiz，R.，Vandergheynst，P.：Freak：快速视网膜关键点。摘自：CVPR，第510\u2013517页。IEEE（2012）“，”DOI“：”10.1109\/CVPR.2012.6247715“}，{“issue”：“12”，“key”：“71_CR2”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：”1211“，“DOI”：“10.1016\/j.robot.2009.07.009”，“volume”:“57”，“author”：“M Bosse”，”year：“2009”，“unstructured”：“Bosse，M.，Zlot，R.：2D lidar地图中位置识别的关键点设计和评估。robot。自动系统57（12），1211\u20131224（2009）“，”新闻标题“：”机器人。自动。系统。“}，{”key“：”71_CR3“，”unstructured“：”Chen，Z.，Lam，O.，Jacobson，A.，Milford，M.：基于卷积神经网络的位置识别。arXiv预印本arXiv:1411.1509（2014）“}”，{“问题”：“6”，“key”：“71_CR4”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“首页”：“647”，“doi”：“10.1177\/027836090961”，“卷”：“27”，“作者”：“M Cummins”，“年份”：“2008”，“非结构化”：“Cummins，M.，Newman，P.：Fab-map：外观空间中的概率定位和映射。国际J机器人。Res.27（6），647\u2013665（2008）”，“期刊标题”：“国际机器人杂志。研究“}，{”key“：”71_CR5“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Deng，J.，Dong，W.，Socher，R.，Li，L.-J.，Li.，K.，Fei-Fei，L.：Imagenet：大型分层图像数据库。摘自：CVPR，第248\u2013255页。IEEE（2009）“，”DOI“：”10.1109\/CVPR.2009.5206848“}，{”key“：”71_CR6“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“1231”，“DOI”：“10.1177\/027836491297”，“volume”：“32”，“author”：“A Geiger”，“year”：“2013”，“unstructured”：“Geiger，A.，Lenz，P.，Stiller，C.，Urtasun，R.：Vision meet robots:the KITTI dataset。Int.J.Robot第32号决议，1231\u20131237（2013）“，”journal-title“：”国际机器人杂志。Res.“}，{”issue“：”1“，”key“：”71_CR7“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-pages“：”74“，”doi“：”10.1111\/j.1756-8765.2010.01109.x“，”volume“：“3”，”author“：”G Hinton“，”year“：”2011“，”unstructured“：”Hinton，G.，Salakhutdinov，R.：通过学习深度生成模型发现文档的二进制代码。Top.Cogn.Sci.3（1），74\u201391（2011））“，”journal-title“：”顶部。认知。科学。“}，{”issue“：”5786“，”key“：”71_CR8“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”504“，”doi“：”10.1126\/science.1127647“，”volume“：“313”，”author“：”GE Hinton“，”year“：”2006“，”unstructured“：”Hinton，G.E.，Salakhutdinov，R.R.R.R.R：用神经网络降低数据的维数。science 313（5786），504\u2013507（2006）“，”journal-title“：”科学“}，{”键“：”71_CR9“，”series-title“：”计算机科学讲义“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：”304“，”doi“：”10.1007\/978-3-540-88682-2_24“，”volume-title“：“Computer Vision\u2013 ECCV 2008”，”author“：”H Jegou“，”year“：”2008“，”unstructured“：”Jegou，H.，Douze，M.，Schmid，C.：汉明嵌入和弱几何一致性，用于大规模图像搜索。收录人：Forsyth，D.、Torr，P.、Zisserman，A.（编辑）ECCV 2008。LNCS，第5302卷，第304\u2013317页。施普林格，海德堡（2008）。doi:10.1007 \/978-3-540-88682-2_24“}，{“key”：“71_CR10”，“unstructured”：“Krizhevsky，A.，Hinton，G.E.：使用深度自动编码器进行基于内容的图像检索。In:ESANN（2011）”}，}，[key“：”71_CR11“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructure“：”Leutenger，S.，Chli，M.，Siegwart，R.Y.：Brisk：二进制稳健不变可伸缩关键点。收录于：ICCV，第2548\u20132555页。IEEE（2011）”，“DOI”：“10.1109\/ICCV.2011.6126542”}，｛“key”：“71_CR12”，“DOI断言”：“crossref”，“nonstructured”：“Lowe，D.G.：从局部尺度不变特征进行对象识别。在：ICCV，第2卷，第1150\u20131157页。IEEE（1999）“，“DOI”：“10.1109\/ICCV.1999.790410”}，{“key”：“71_CR13”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Lynen，S.，Bosse，M.，Furgale，P.，Siegwart，R.：无位置再认知。In:2014第二届国际3D视觉会议，第1卷，第303\u2013310页。IEEE（2014）“，”DOI“：”10.1109\/3DV.2014.36“}，{”key“：”71_CR14“，”series-title“：”计算机科学讲义“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“52”，“DOI”：“10.1007\/978-3642-21735-7_7”，“volume-title”：“人工神经网络与机器学习\u2013 ICANN 2011”，“author”：“J Masci”，“year”：“2011”，”非结构化“：”Masci，J.，Meier，U.，Cire\u015fan，D.，Schmidhuber，J.：用于分层特征提取的叠加卷积自动编码器。收件人：Honkela，T.、Duch，W.、Girolma，M.、Kaski，S.（编辑）ICANN 2011。LNCS，第6791卷，第52页\u201359。斯普林格，海德堡（2011）。doi:10.1007\/978-3-642-21735-7_7“}，{“key”：“71_CR15”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Milford，M.J.，Wyeth，G.F.：SeqSLAM：针对晴朗夏日和暴风冬夜的可视化基于路线的导航。收录：ICRA，第1643\u20131649页。IEEE（2012）“，“DOI”：“10.1109\/ICRA.2012.6224623”}，{“key”：“71_CR16”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Noh，H.，Hong，S.，Han，B.：语义分段的学习反褶积网络。摘自：ICCV，pp.1520\u20131528（2015）”，“DOI:”10.1109\/ICCV.2015.178Sermanet，P.，Eigen，D.，Zhang，X.，Mathieu，M.，Fergus，R.，LeCun，Y.：OverFeat：使用卷积网络的集成识别、定位和检测。arXiv预印本arXiv:1312.6229（2013）“}，{“key”：“71_CR18”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Shantia，A.，Timmers，R.，Schomaker，L.，Wiering，M.：通过去噪自动编码器和三维模拟环境中的半监督学习进行室内定位。摘自：2015年国际神经网络联合会议（IJCNN），第1\u20137页。IEEE（2015）“，“DOI”：“10.1109\/IJCNN.2015.7280715”}，{“key”：“71_CR19”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Sivic，J.，Zisserman，A.：视频谷歌：视频中对象匹配的文本检索方法。in:ICCV，pp.1470\u20131477。IEEE（2003）“，”DOI“：”10.1109\/ICCV.2003.1238663“}，{”key“：”71_CR20“，”series-title“：”计算机科学讲义“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“674”，“DOI”：“10.1007\/978-3642-33709-3_48”，“volume-title”：“Computer Vision\u2013 ECCV 2012”，“author”：“H Stew\u00e9nius”，“year”：“2012”，”非结构化“：”Stew\u00e9nius，H.、Gunderson，S.H.、Pilet，J.：尺寸问题：ECCV 2012接受的图像检索的详尽几何验证。在：Fitzgibbon，A.，Lazebnik，S.，Perona，P.，Sato，Y.，Schmid，C.（编辑）ECCV 2012。LNCS，第674\u2013687页。施普林格，海德堡（2012）。doi:10.1007\/978-3642-33709-3_48“}，{“key”：“71_CR21”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Zeiler，M.D.，Krishnan，D.，Taylor，G.W.，Fergus，R.：解卷积网络。收录：CVPR，第2528\u20132535页。IEEE（2010）“，”DOI“：”10.1109\/CVPR.2010.5539957“}]，”container-title“：[”计算机科学讲义“，”模式识别与机器智能“]，”original-title”：[]，”link“：[{”URL“：”https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-319-69900-4_71“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”相似性检查“}”，“存放”：{“日期部分”：[[2021,10,31]]，“日期时间”：“2021-10-31T00:08:20Z”，“时间戳”：1635638900000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”：{:“URL”：“https:\\/link.springer.com\/10.1007\/978-3-319-69900-4_71”}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2017年]]}，“ISBN”：[“9783319698991”，“978339699004”]，“references-count“：21，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-319-69900-4_71“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0302-9743“，”1611-3349“]，”ISSN-type“：[{“value”：“0302-974”，”type“:”print“}，{“value”：“1611-3399”，”类型“：”electronic“}]，”subject“：【】，”published“：{“date-parts”：【2017】】}，“断言”：[{“value”：“2017年11月1日”，“order”：1，“name”：“first_online”，“label”：“First Online”，“group”：{“name”：“ChapterHistory”，“label”：“章节历史”}}，{“value”：“PReMI”，“order”：1，“name”:“conference_acrombit”，“标签”：“conference-Acromnim”，“group”：{“name”∶“ConferenceInfo”，“table”：“会议信息”}label“：”会议名称“，”group“：{”Name“：”ConferenceInfo“，”label“:”会议信息“}}，{”value“：”加尔各答“，”order“：3，“Name”：“Conference_city”，“label”：“会议城市”，“group”：“”ConferenceInfo“，”label“：”Conference Information“}}，{”value“：”2017“，”order“：5，”name“：”Conference_year“，”标签“：”会议年份“，”group“：会议信息“｝｝，｛“value”：“2017年12月8日”，“order”：8，“name”：“Conference_end_date”，“label”：“会议结束日期”，“group”：｛“name”：“ConferenceInfo”，“label”：“ConferenceInformation”｝｝，｛“value”：“7”，“order”：9，“name”：“Conference_number”，“label”：“ConferenceNumber”，“group”：｛“name”：“ConferenceInfo”，“label”：“ConferenceInformation”｝｝，｛“value”：“premi2017“，”order“：10，”name“：”conference_id“，”label“：”会议id“，”group“：此内容已提供给所有人。“，”name“：”free“，”label“：”free to read“}]}}”