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在支持面向对象和语义的SLAM背景下，作者探讨了现有系统的主要问题，并提出了改进方案其中，作者强调了基于对象检测和识别的卷积神经网络CNN网络可能提供更高质量的结果他们建议通过标准化ImagIlsVRC来开发更多支持目标空间和语义信息的SLAM系统

SLAM–QuoVadis?

InSupportofObjectOrientedandSemanticSLAM

NikoSunderhauf,FerasDayoub,SeanMcMahon,MarkusEich,BenUpcroft,andMichaelMilford

ARCCentreofExcellenceforRoboticVision,QueenslandUniversityofTechnology,BrisbaneQLD4001,Australia

niko.suenderhauf@

—MostcurrentSLAMsystemsarestillbasedonInthetwoyearsafter[22]introducedthissystem,vision-

primitivegeometricfeaturessuchaspoints,lines,ornes.basedobjectdetectionandrecognitionhasmadeanimpressive

Thecreatedmapsthereforecarrygeometricinformation,butperformanceleapafterthere-adventofConvolutionalNeural

noimmediatesemanticinformation.Withtherecentsigniﬁcant

advancesinobjectdetectionandsceneclassiﬁcationwethinktheNetworks(Cons).Startingwith[14],severalothergroups

timeisrightfortheSLAMcommunitytoaskwheretheSLAM(e.g.[23,6,9,28])haveincreasedthequalityofCon-

researchshouldbegoing1duringthenextyears.Asapossiblebasedmethodsthathaveevenreachedhumanperformanceon

answertothisquestion,weadvocatedeveloSLAMsystemsthestandardizedImagILSVRCbenark[21].Another

thataremoreobjectorientedandmoresemanticallyenrichedareaConscurrentlystriveandoutperformtraditional

thanthecurrentstateoftheart.Thispaperprovidesanoverview

ofourongoingworkinthisdirection.approachesistheproblemofscenecategorization[32,33]

thataimsatassigningasemanticlabelsuchaslivingroom

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