一种基于轻量 CNN 的全局视觉地点识别方法以应对显著视角与外观变化
机器人学
2019-10-29 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一种轻量视觉地点识别方法，能够以低计算成本实现高性能，并适用于在显著视角与外观变化下的移动机器人。在多个基准数据集上的结果表明，相对于最先进（SOTA）方法，准确率平均提升 13%，速度平均加快 12 倍。
引用
@article{arxiv.1811.03032,
title = {A Holistic Visual Place Recognition Approach using Lightweight CNNs for Significant ViewPoint and Appearance Changes},
author = {Ahmad Khaliq and Shoaib Ehsan and Zetao Chen and Michael Milford and Klaus McDonald-Maier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.03032},
year = {2019}
}
备注
Conditionally Accepted as short paper at IEEE Transactions on Robotics (T-RO)