面向水下环境的改进型基于图像的位姿回归模型
计算机视觉与模式识别
2024-03-14 v1 机器人学
摘要
我们研究了基于图像的位姿回归模型在水下环境中用于重定位的性能。利用 PoseNet 和 PoseLSTM，我们从单张 RGB 图像中以高精度回归六自由度位姿。此外，我们探索了利用立体相机图像进行数据增强以提高模型精度。实验结果表明，这些模型在模拟环境和清澈水域中均能达到高精度，有望应用于有效的水下真实世界导航与检测任务。
引用
@article{arxiv.2403.08360,
title = {Improved Image-based Pose Regressor Models for Underwater Environments},
author = {Luyuan Peng and Hari Vishnu and Mandar Chitre and Yuen Min Too and Bharath Kalyan and Rajat Mishra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.08360},
year = {2024}
}
备注
Presented at AUV Symposium 2022