面向城市定位的联合建筑立面配准与分割
计算机视觉与模式识别
2019-02-22 v2
摘要
本文提出一种高效方法，用于联合求解建筑立面配准与语义分割。建筑立面检测与识别的进展使得参考立面到新获取目标图像的配准能够获得良好的初始化。我们在此提出依靠语义分割来提高该初始配准的精度。同时，我们旨在通过配准提升语义分割的质量。这两个问题在期望最大化（Expectation-Maximization）框架中联合求解。我们特别引入了一个贝叶斯模型，该模型利用先验语义分割以及由 高斯混合建模的参考立面几何结构。我们在来自多个数据库的城市图像上展示了我们的方法在抗杂波与光照变化方面的优势。
引用
@article{arxiv.1811.10048,
title = {Joint Facade Registration and Segmentation for Urban Localization},
author = {Antoine Fond and Marie-Odile Berger and Gilles Simon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.10048},
year = {2019}
}