全球通信网络2 swMATH ID: 38611 软件作者： 唐J.、埃里克森L.、福克森J.、詹斯费尔特P。 描述： GCNv2：实时SLAM的有效通信预测。在这封信中，我们提出了一个基于深度学习的网络GCNv2，用于生成关键点和描述符。GCNv2是基于我们之前的方法GCN构建的，GCN是一个针对3D射影几何进行训练的网络。GCNv2设计了一个二进制描述符向量作为ORB特性，以便在ORB-SLAM2等系统中轻松替换ORB。与只能在桌面硬件上运行的GCN相比，GCNv2显著提高了计算效率。我们展示了使用GCNv2特性的ORBSLAM2修改版本如何在Jetson TX2（嵌入式低功耗平台）上运行。实验结果表明，GCNv2保持了与GCN相当的精度，并且其鲁棒性足以用于控制无人机。源代码位于：https://github.com/jiexiong2016/GCNv2_SLAM。 主页： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8758836 源代码： https://github.com/jiexiong2016/GCNv2_SLAM 相关软件： AlexNet公司；风扇；贝叶斯派；Matlab公司；张量流量.jl；动态链接库；多元统计.jl；图像项目几何.jl；最近邻居.jl；PRMLT公司；金属头.jl；LightNLP.jl公司；BAMSE公司；毛茸茸的；林沃；千帕x3；pyG群集；Gmm流量.jl；经验SN；LIBSVM.jl银行 引用于： 2文件 全部的 前5名10位作者引用 1 萨尔瓦多科莫 1 高、开封 1 泽南·霍 1 李桂青 1 梅，刚 1 弗朗西斯科·皮夏利 1 秦子轩 1 屠敬之 1 杨凤 1 尹梦晓 2篇连载文章中引用 1 计算机辅助几何设计 1 计算机科学评论 在1个字段中引用 2 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文