Vi presenterar en metod för att förbättra visuell platsigenkänning och metrisk lokalisering under mycket stark utseendeförändring. Vi lär oss en inverterbar generator som kan förändra bildförhållandena, t.ex. från dag till natt, sommar till vinter etc. Detta bildomvandlande filter är uttryckligen utformat för att underlätta och abet-funktionsmatchning med hjälp av en ny förlust baserad på SURF-detektor och täta deskriptorkartor. Ett nätverk utbildas för att producera syntetiska bilder optimerade för funktionsmatchning med endast en ingång RGB-avbildning, och dessa genererade bilder används för att lokalisera roboten mot en tidigare byggd karta med traditionella glesa matchningsmetoder. Vi jämför våra resultat med hjälp av flera traversals av Oxford RobotCar Dataset över en år lång period, med hjälp av en traversal som karta och den andra för att lokalisera. Vi visar att denna metod avsevärt förbättrar platsigenkänningen och lokaliseringen under föränderliga och ogynnsamma förhållanden, samtidigt som man minskar antalet kartkörningar som krävs för att framgångsrikt uppnå en tillförlitlig lokalisering.
Författarna till REF presenterade en metod för visuell platsigenkänning.
Adversarial Training for Adverse Conditions: Robust Metric Localisation Using Appearance Transfer
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}