为什么目前落地的主流SLAM技术很少用神经网络进行特征提取？
2023-06-25 阅读 23
SLAM技术中使用的特征提取算法主要有SIFT、SURF、ORB等，这些算法已经被广泛应用于实际场景中，并取得了不错的效果。相比于神经网络，这些算法具有以下优势：
1. 计算速度快：传统的特征提取算法通常是基于局部特征点的提取和匹配，计算量相对较小，可以在实时性要求较高的场景中使用。
2. 可解释性强：传统的特征提取算法通常具有较好的可解释性，可以通过可视化的方式直观地观察到提取的特征点和匹配结果，便于调试和优化。
3. 鲁棒性强：传统的特征提取算法通常具有较好的鲁棒性，可以在复杂场景中提取出稳定的特征点，并且对于光照、遮挡等因素具有一定的容错能力。
另外，神经网络在特征提取方面的应用也存在一些问题，如需要大量的数据进行训练、泛化能力较差等。因此，在实际应用中，传统的特征提取算法仍然是SLAM技术的主流选择。
更新于 2023年06月27日
