LiDAR ICPS-net：基于生成对抗网络实现 RGB 到点云转换的室内相机定位
计算机视觉与模式识别
2020-01-28 v1
摘要
室内定位旨在无 GPS 数据可用区域内的导航，可应用于诸多场景，如增强现实、封闭区域及隧道内的自动驾驶。本文提出一种基于深度神经网络的架构以解决该问题。为此，利用串联的卷积神经网络集合以及 Pix2Pix GAN 网络，分别作为场景分类器、场景 RGB 图像到点云转换器以及位置回归器。所提架构优于以往工作（包括我们近期的工作），其使得数据生成任务更简便且对场景微小变化更鲁棒，同时相机笛卡尔位置与四元数信息的定位精度均极为良好。
引用
@article{arxiv.1911.05871,
title = {LiDAR ICPS-net: Indoor Camera Positioning based-on Generative Adversarial Network for RGB to Point-Cloud Translation},
author = {Ali Ghofrani and Rahil Mahdian Toroghi and Seyed Mojtaba Tabatabaie and Seyed Maziar Tabasi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.05871},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 10 figures, ICASSP2020 Conference