本文介绍了多种基于卷积神经网络的视觉定位和物体重新识别方法，强调了在不同环境下的鲁棒性提升。研究涵盖了迁移学习、三维物体实例定位、联合语义本地化和新颖的重新识别框架，均取得了显著的准确率和性能提升。
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