为了关注稳定的室友（SR）实例，我们为进行稳定匹配问题的实验的工具箱做出了贡献。我们引入了一个多项式时间可计算的伪计，以测量SR实例的相似性，分析其属性并使用它来创建SR实例的地图。该地图可视化460个合成SR实例（每个统计培养物之一中的一个采样），如下所示：每个实例都是平面中的一个点，如果相应的SR实例彼此相似，则在地图上有两个点接近。随后，我们进行了几个模范实验，并在地图上描述了它们的结果，说明了地图作为非聚集可视化工具的有用性，生成的数据集的多样性以及使用从不同统计文化中采样的实例。最后，为了证明我们的框架也可以用于偏爱的其他匹配问题，我们创建和分析了稳定的婚姻实例地图。

最近关于Littmann的报告[Comment。 ACM'21]概述了学术同行评论中勾结环的存在和致命影响。我们介绍和分析了问题周期的审查，该审查旨在找到审查任务，没有以下勾结戒指：一系列审稿人员每次审查下一个审阅者在序列中撰写的文件（与最后审查员审查一篇论文第一个），从而创建一个审查周期，每个审界者都提供了有利的评论。因此，该循环中的所有文件都有很大的接受机会与各自的科学优点无关。我们观察到，使用标准线性编程方法计算的审核分配通常允许许多短审查周期。在消极方面，我们表明，在各种限制性案件中，无期临时审查是NP - 困难（即，当每个作者有资格审查所有论文时，人们想要防止作者互相审查或他们自己的论文或每篇作者何时审查只有一篇论文，只有有资格审查几篇论文）。在积极的方面，除了其他方面，我们表明，在一些现实的设置中，没有任何审查周期的分配总是存在。这一结果也引发了用于计算（加权）自由审查任务的有效启发式，我们在实践中表现出优良的品质。

In this paper, we present a novel visual SLAM and long-term localization benchmark for autonomous driving in challenging conditions based on the large-scale 4Seasons dataset. The proposed benchmark provides drastic appearance variations caused by seasonal changes and diverse weather and illumination conditions. While significant progress has been made in advancing visual SLAM on small-scale datasets with similar conditions, there is still a lack of unified benchmarks representative of real-world scenarios for autonomous driving. We introduce a new unified benchmark for jointly evaluating visual odometry, global place recognition, and map-based visual localization performance which is crucial to successfully enable autonomous driving in any condition. The data has been collected for more than one year, resulting in more than 300 km of recordings in nine different environments ranging from a multi-level parking garage to urban (including tunnels) to countryside and highway. We provide globally consistent reference poses with up to centimeter-level accuracy obtained from the fusion of direct stereo-inertial odometry with RTK GNSS. We evaluate the performance of several state-of-the-art visual odometry and visual localization baseline approaches on the benchmark and analyze their properties. The experimental results provide new insights into current approaches and show promising potential for future research. Our benchmark and evaluation protocols will be available at https://www.4seasons-dataset.com/.

基于图形的大量系统的关键组成部分是能够检测轨迹中的环闭合以减少从探视法累积的漂移。大多数基于激光雷达的方法仅通过仅使用几何信息来实现此目标，而无视场景的语义。在这项工作中，我们介绍了Padloc，这是一种基于激光雷达的环路闭合检测和注册体系结构，其中包括共享的3D卷积特征提取主链，用于环路闭合检测的全局描述符，以及用于点云匹配和注册的新型变压器头。我们提出了多种方法，用于估计基于多样性指数的点匹配置信度。此外，为了提高前向后的一致性，我们建议使用两个共享匹配和注册头，并通过利用估计的相对转换必须相互倒数来交换其源和目标输入。此外，我们以新颖的损失函数的形式利用综合信息在培训期间，将匹配问题折叠为语义标签的分类任务，并作为实例标签的图形连接分配。我们在多个现实世界数据集上对PADLOC进行了广泛的评估，证明它可以实现最新的性能。我们的工作代码可在http://padloc.cs.uni-freiburg.de上公开获得。

在开放世界中运行的机器人会遇到各种不同的环境，这些环境可能彼此之间有很大的不同。该域差距也对同时本地化和映射（SLAM）构成了挑战，它是导航的基本任务之一。尤其是，已知基于学习的大满贯方法概括地概括了看不见的环境，阻碍了其一般采用。在这项工作中，我们介绍了连续猛击的新任务，即从单个动态变化的环境扩展到终生的概念到几个截然不同的环境中的顺序部署。为了解决这一任务，我们提出了CL-SLAM利用双NETWORK体系结构来适应新环境，并保留有关先前访问的环境的知识。我们将CL-SLAM与基于学习的和经典的大满贯方法进行比较，并显示了利用在线数据的优势。我们在三个不同的数据集上广泛评估CL-SLAM，并证明它的表现优于几个受到现有基于基于学习的视觉探测方法的基准。我们在http://continual-slam.cs.uni-freiburg.de上公开提供工作代码。

基于LIDAR的应用的现有学习方法使用预先确定的波束配置下扫描的3D点，例如，光束的高度角度均匀分布。那些固定的配置是任务不可行的，因此只需使用它们即可导致次优性能。在这项工作中，我们采取了新的路线来学习优化给定应用程序的LIDAR波束配置。具体地，我们提出了一种基于加强学习的学习 - 优化（RL-L2O）框架，以便以不同的基于LIDAR的应用程序以端到端的方式自动优化光束配置。优化是通过目标任务的最终性能指导的，因此我们的方法可以通过任何基于LIDAR的应用程序轻松集成为简单的下载模块。例如，当需要低分辨率（低成本）LIDAR时，该方法特别有用，例如，用于以大规模的系统部署。我们使用方法来搜索两个重要任务的低分辨率LIDAR的光束配置：3D对象检测和本地化。实验表明，与基线方法相比，所提出的RL-L2O方法显着提高了两项任务的性能。我们认为，我们的方法与最近可编程Lidars的进步的组合可以启动基于LIDAR的积极感知的新的研究方向。代码在https://github.com/vnemlas/lidar_beam_selection上公开使用

对颅面畸形的评估需要稀疏可用的患者数据。统计形状模型提供了现实和合成数据，从而实现了公共数据集上现有方法的比较。我们建立了第一个公开可获得的颅骨肌肤肤化患者的统计3D头号，并将重点关注比1.5年更年轻的婴儿。对于通信建立，我们测试和评估四种模板变形方法。我们进一步提出了一种基于模型的基于模型的基于模型的分类方法，用于摄影测图表面扫描。据我们所知，我们的研究使用最大的Craniosynosisosis患者数据集，以迄今为止的粗糙化和统计形状建模的分类研究。我们展示了我们的形状模型与人头的其他统计形状模型类似。特异性抗皱性病理学在该模型的第一个特征模具中表示。关于Craniosynostis的自动分类，我们的分类方法能够提供97.3％的精度，与使用两种计算机断层扫描扫描和立体测量法进行的其他最先进的方法相当。我们公开的颅骨弯曲特异性统计形状模型能够评估粗糙化和合成数据的颅骨。我们进一步提出了一种基于最先进的形状模型的分类方法，用于无放射诊断性的颅骨。

在本文中，我们串联串联一个实时单手抄语和密集的测绘框架。对于姿势估计，串联基于关键帧的滑动窗口执行光度束调整。为了增加稳健性，我们提出了一种新颖的跟踪前端，使用从全局模型中呈现的深度图来执行密集的直接图像对齐，该模型从密集的深度预测逐渐构建。为了预测密集的深度映射，我们提出了通过分层构造具有自适应视图聚合的3D成本卷来平衡关键帧之间的不同立体声基线的3D成本卷来使用整个活动密钥帧窗口的级联视图 - 聚合MVSNet（CVA-MVSNET）。最后，将预测的深度映射融合到表示为截短的符号距离函数（TSDF）体素网格的一致的全局映射中。我们的实验结果表明，在相机跟踪方面，串联优于其他最先进的传统和学习的单眼视觉径管（VO）方法。此外，串联示出了最先进的实时3D重建性能。