Notice bibliographique
Résumé
Applications of the robots are increasing in routine for shop floor activity, transportation, and many other areas.Simultaneous localization and mapping (SLAM) is one of the algorithm that gives a comprehensive understanding of robot's environment in form of map to perform various operation like navigation, and space reconstruction along with current state of estimation of robot i.e., localization in form of pose and orientation.Deep learning-based SLAM can be employed to overcome challenges faced by conventional SLAM algorithms, such as dynamic environments (moving objects, lighting variations) and long-scale mapping scenarios.In absence of fully deep learning-based SLAM system, this thesis presents a loop closure approach with constructing a real-time graph that can be developed further in fully SLAM system.The proposed approach involves constructing a real-time graph using features extracted from deep learning-based backbone models to achieve robust loop closure detection.This modularized parameter-free system framework extracts features from input images, calculates matching scores between the features, and generates a graph structure that represents the connectivity of nodes based on the matching criteria.The proposed framework is evaluated using various deep learning-based feature extractors on 11 sequences from the 5 open-source dataset.The results show that the proposed framework achieves faster processing times whereas achieving higher precision-recall i Firstly, I would like to express my heartfelt appreciation to my supervisor, Dr. Marzieh Amini, for placing her trust in my abilities and affording me the opportunity to pursue my MASc degree.This important milestone would not have been attainable without her unwavering guidance, encouragement, and motivation.I am profoundly grateful for my wonderful family.To my late father, whose numerous sacrifices have paved the way for my current achievements, I owe a debt of gratitude.To my mother
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».