Pose-GNN：基于图神经网络的相机位姿估计系统
计算机视觉与模式识别
2021-03-18 v1
摘要
我们提出了一种新颖的基于图像的定位系统，使用图神经网络（GNN）。采用预训练的 ResNet50 卷积神经网络（CNN）架构来提取每幅图像的重要特征。随后，将提取的特征输入 GNN，通过将图像特征作为图中的节点并将位姿估计问题表述为节点位姿回归，或将图像特征本身建模为图并将问题转化为图位姿回归，从而求出每幅图像的位姿。我们对所提出的两种方法与最先进的单图像定位方法进行了广泛比较，结果表明使用 GNN 在室内和室外环境中均能提升性能。
引用
@article{arxiv.2103.09435,
title = {Pose-GNN : Camera Pose Estimation System Using Graph Neural Networks},
author = {Ahmed Elmoogy and Xiaodai Dong and Tao Lu and Robert Westendorp and Kishore Reddy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09435},
year = {2021}
}