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閉環檢測是同時定位與建圖（ Simultaneous localization and mapping，SLAM）的重要組成部分，能夠有效減小SLAM系統中的累積誤差，并且如果在定位與建圖過程中跟蹤丟失，還可以利用閉環檢測進行重定位。與傳統的手動設計的特征（handcrafted feature）相比，從神經網絡中學習到的圖像特征具有更好的環境不變性和語義識別能力。考慮到基于陸標（ landmark）的卷積特征能夠克服整個圖像特征對視點變化敏感的缺陷，文中提岀了一種新的閉環檢測算法。其首先通過卷積神經網絡的卷積層直接識別出圖像的感興趣區域生成陸標，然后對圖像中識別岀的毎個陸標提取卷積特征，生成圖像的最終表示以檢測閉環。為了驗證算法的有效性，在典型的數據集上進行了對比實驗，結果表明所提算法具有優異的性能，且即使是在極端的視點和外觀變化的情況下仍然具有高魯棒性。
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