丹麦空中与地面:一种用于空对地层级地点识别与定位的数据集
计算机视觉与模式识别
2022-02-07 v1 机器人学
摘要
地点识别与视觉定位在宽基线配置下尤其具有挑战性。在本文中,我们贡献了 \emph{Danish Airs and Grounds} (DAG) 数据集,这是一个针对此类情况的大规模街景与航拍图像集合。其主要挑战在于查询图像与参考图像之间极端的视角差异,以及随之而来的光照与透视变化。该数据集比当前公开可用数据更大且更多样,包含城市、郊区和农村地区超过 50 km 的道路。所有图像均关联精确的 6-DoF 元数据,可用于视觉定位方法的基准测试。我们还提出了一种地图到图像的重新定位流程,首先根据航拍图像估计稠密 3D 重建,然后将查询街景图像与 3D 模型的街景渲染进行匹配。该数据集可于以下地址下载:https://frederikwarburg.github.io/DAG
引用
@article{arxiv.2202.01821,
title = {Danish Airs and Grounds: A Dataset for Aerial-to-Street-Level Place Recognition and Localization},
author = {Andrea Vallone and Frederik Warburg and Hans Hansen and Søren Hauberg and Javier Civera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.01821},
year = {2022}
}
备注
Submitted to RA-L (IROS)