1樓：九歌
俺就是在做深度學習與閉環檢測結合的工作的呀
目前將深度學習應用到閉環檢測中已經很普遍了吧。直接的想法是在bow框架下利用如superpoint、d2、r2d2等深度學習特徵代替傳統orb、sift等特徵。也有如NetVLAD、CALC等用神經網路模擬傳統特徵提取策略，以獲得更好魯棒性的。
也有加入語義資訊，如X-view、LoST、CALC2.0等利用影象語義資訊，實現閉環檢測的。
害，其實dbow和fabmap從效果和實時性的平衡上來說，不已經超好了嘛
2樓：TurtleZhong
相比現在基本都是用深度學習做的吧，只要涉及到場景光照變化大，相機視野變化大等等，傳統的DBoW，VLAD方法確實能力有限，那想必現在大多數都用的是基於深度學習來做閉環檢測的，具體的方法可以參考我前段時間寫的總結：
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