增强的 Illumination-Robust 特征提取器：结合可重 lighting 3D 重建
计算机视觉与模式识别
2024-10-02 v1
摘要
视觉特征的描述通常依赖于局部强度和梯度方向，近年来在机器人导航和定位中得到广泛应用。然而，视觉特征的提取通常受照明条件变化的干扰，使得在实际场景中应用具有挑战性。以前的工作通过建立具有照明变化的数据集来解决此问题，但代价高昂且耗时。本文提出了一种用于 Illumination-robust 特征提取器的设计流程，其中采用最近developed的可重 lighting 3D 重建技术进行快速且直接的带不同照明条件的数据生成。提出了自监督框架，用于在不同照明条件下的关键点重复性和描述子相似性方面具有优势。实验表明，所提方法对稳健特征提取有效。消融研究还表明自监督框架设计的有效性。
引用
@article{arxiv.2410.00629,
title = {An Illumination-Robust Feature Extractor Augmented by Relightable 3D Reconstruction},
author = {Shunyi Zhao and Zehuan Yu and Zuxin Fan and Zhihao Zhou and Lecheng Ruan and Qining Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.00629},
year = {2024}
}