以结构线索增强视觉地点识别
计算机视觉与模式识别
2020-07-17 v3 机器人学
摘要
本文提出以结构线索增强基于图像的地点识别。具体而言，这些结构线索利用运动恢复结构（structure-from-motion）获得，因此地点识别无需额外传感器。这是通过将通常用于基于图像的地点识别的二维卷积神经网络（CNN）与一个三维CNN相增强来实现的，该三维CNN以源自运动恢复结构点云的体素网格作为输入。我们评估了融合二维与三维特征的不同方法，并通过全局平均池化与简单拼接获得了最佳性能。在Oxford RobotCar数据集上，所得描述子相比仅从单一输入模态（包括最先进的基于图像的描述子）提取的描述子展现出更优的识别性能。尤其在低描述子维度下，我们相较最先进描述子的性能提升高达90%。
引用
@article{arxiv.2003.00278,
title = {Augmenting Visual Place Recognition with Structural Cues},
author = {Amadeus Oertel and Titus Cieslewski and Davide Scaramuzza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00278},
year = {2020}
}
备注
8 pages, published in RA-L & IROS 2020