FishNet：一种基于深度循环网络的相机定位器
计算机视觉与模式识别
2019-04-23 v1
摘要
本文提出一种鲁棒的定位系统，其采用深度学习以获得更好的场景表示，并提升6-DOF相机位姿估计的精度。受宽视场可揭示全局场景结构这一事实的启发，我们利用鱼眼相机在相邻帧间的大重叠以及深度学习强大的高层特征表示。我们的主要贡献是新颖的网络架构，其使用循环神经网络提取时间与空间信息。具体而言，我们提出一种结合LSTM的新颖位姿正则化项。这带来了更平滑的位姿估计，尤其对于大型室外场景。在三个基准数据集上的令人鼓舞的实验结果证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1904.09722,
title = {FishNet: A Camera Localizer using Deep Recurrent Networks},
author = {Hsin-I Chen and Sebastian Agethen and Chiamin Wu and Winston Hsu and Bing-Yu Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.09722},
year = {2019}
}