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这里重点是摄像头运动估计和定位，不是地图或者路标（landmark）。以前大家都知道SLAM结合深度学习最多的是语义SLAM，比如语义分割和语义目标识别。而这里强调的是里程计和定位。另外，忽略一些特征提取和匹配的方法。

1. DEMON

https://github.com/lmb-freiburg/demongithub.com

其方法如图所示

2. SfM Learner

https://github.com/tinghuiz/SfMLearnergithub.com

方法如图

3. LEGO

zhenheny/LEGOgithub.com

方法如图

4. Vid2Depth

https://sites.google.com/view/vid2depthsites.google.com

方法如图

5. DeepMatchVO

https://github.com/hlzz/DeepMatchVOgithub.com

方法如图

6. DeepVO

ChiWeiHsiao/DeepVO-pytorchgithub.com

krrish94/DeepVOgithub.com

方法如图

7. DDVO

https://github.com/MightyChaos/LKVOLearnergithub.com

方法如图

8. MonoDepth2

https://github.com/nianticlabs/monodepth2github.com

方法如图

9. Depth VO Feat

Huangying-Zhan/Depth-VO-Featgithub.com

方法如图

10. SC SfM Learner

https://github.com/JiawangBian/SC-SfMLearner-Releasegithub.com

方法如图

11. GeoNet

https://github.com/yzcjtr/GeoNetgithub.com

方法如图

12. Nvidia CC

anuragranj/ccgithub.com

方法如图

13. DOP Learning

guangmingw/DOPlearninggithub.com

方法如图

14. EPC

chenxuluo/EPCgithub.com

方法如图

15. DF-VO

Huangying-Zhan/DF-VOgithub.com

算法如图

16. struct2depth

https://sites.google.com/view/struct2depthsites.google.com

方法如图

17. DF-Net

DF-Netyuliang.vision

方法如图

18. Samsung Odometry

saic-vul/odometrygithub.com

方法如图

19. SfM-Net

augustelalande/sfmgithub.com

方法如图

20. CNN-SVO

https://github.com/yan99033/CNN-SVOgithub.com

方法如图

21. DeepTAM

https://github.com/lmb-freiburg/deeptamgithub.com

方法如图

22. Active Neural SLAM

https://github.com/devendrachaplot/Neural-SLAMgithub.com

方法如图

---

关于性能比较，除了题目上方的误差比较表格，这里再附上一个轨迹比较图：

end

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