ECO：以自我为中心的认知地图
计算机视觉与模式识别
2018-12-04 v1
摘要
我们提出了一种新方法，用于在先前未见过且从以自我为中心视角感知的环境中定位相机。尽管这通常是一个不适定问题，人类却可以轻松高效地确定自身的相对位置与朝向，并在先前未见过的环境中导航，例如在新杂货店中寻找特定商品。为实现这一能力，我们设计了一种新的以自我为中心的表示，称之为ECO（Egocentric COgnitive map，以自我为中心的认知地图）。ECO受人类导航所依赖的认知地图的生物学启发，它相对于距离与朝向对周围视觉语义进行编码。ECO具有三个主要特性：（1）可重构性：通过原子视觉表示（如图像块）的综合来捕获复杂语义与几何；（2）鲁棒性：视觉语义以几何一致的方式配准（如相对于重力向量对齐、正面化以及重缩放到规范深度），从而使我们能够学习有意义的原子表示；（3）适应性：设计了域适应框架，无需手动校准即可泛化所学表示。作为概念验证，我们使用ECO在真实场景——各类杂货店——中定位相机，并展示相较于现有语义定位方法的性能提升。
引用
@article{arxiv.1812.00312,
title = {ECO: Egocentric Cognitive Mapping},
author = {Jayant Sharma and Zixing Wang and Alberto Speranzon and Vijay Venkataraman and Hyun Soo Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.00312},
year = {2018}
}