基于深度学习的CNN-SLAM视觉定位系统设计代码

简介：
本项目开发了一种结合深度学习与卷积神经网络(CNN)的SLAM算法，旨在提升视觉定位系统的精度和鲁棒性。通过优化代码实现高效实时处理，适用于复杂环境下的自主导航任务。 本项目运用深度学习技术于视觉定位系统，并实现了CNN_SLAM（卷积神经网络同步定位与映射）。该项目基于论文“CNN SLAM: Real-Time Dense Monocular SLAM with Learned Depth Prediction”的开发，包含79个文件：Python源代码39份、文本段落档16份、PDF文献6篇、Markdown文档5份、JPEG图片4张、Shell脚本3个、Git忽略配置2项以及待办事项列表和核心数据文件各一份。通过融合卷积神经网络与SLAM技术，系统能够实现实时的密集单目SLAM，具有广阔的应用潜力。