基于语义边缘描述的多季节乡村环境图像地点识别
计算机视觉与模式识别
2021-04-02 v5
摘要
大多数基于图像的地点识别研究都是为城市环境设计的。在如自然场景等低纹理、语义内容少的乡村环境中，主要挑战是处理随时间产生的视觉外观变化，如光照、天气、植被状态或视角。这类变化的性质不同，因而需要以不同方式描述乡村场景。我们提出一种由其语义与拓扑信息计算的全局图像描述符，由图像语义边缘的小波变换构建。此后，匹配两幅图像等价于匹配其语义边缘描述符。我们表明，该方法在两个多季节环境监测数据集CMU-Seasons和Symphony Lake上达到了最先进的图像检索性能，并且可泛化至城市场景，在该场景下与当前基线NetVLAD和DELF相当。
引用
@article{arxiv.1910.12468,
title = {Image-Based Place Recognition on Bucolic Environment Across Seasons From Semantic Edge Description},
author = {Assia Benbihi and Stéphanie Aravecchia and Matthieu Geist and Cédric Pradalier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12468},
year = {2021}
}