論文へのリンク
筆者・所属機関
Jan Czarnowski, Tristan Laidlow, Ronald Clark, and Andrew J. Davison
全員所属はDyson Robotics Laboratory, Imperial College London
注：Dyson Robotics LaboratoryはDysonがイギリスのImperial College London内に設立した研究所
投稿日付
2020/01/14
概要（一言まとめ）
SLAM技術の名付け親であるAndrew J. Davisonによる高速・高精度なVisual SLAM技術。
日経Robotics 5月号で特集が組まれている。
手法の概要
DNNのモデルを3つ用いている。
図の一番下が、Auto Encoderのモデルで距離画像を学習させている。そのとき、生じる真ん中の特徴量c（論文内でcodeと呼ばれる）が重要。
真ん中のFeature Networkは、RGB画像を元に解像度ごとに特徴ベクトルを生成して、Auto Encoderに条件付きで結合している。
一番上のネットワークは、codeの初期値を推定するためのネットワーク。
DNNの重みは、事前にオフラインで学習されるがcode自体はオンラインで最適化される。
コメント
オートエンコーダの特徴量をオンラインで最適化して、精度を高めているのが面白い。
Feature Networkが、条件付きでAuto Endoerに結合しているところは、pix2pix（GAN）っぽくて面白い（勘違い？）
