Abstract-Successen av djupinlärning tekniker i datorseende domänen har utlöst en rad inledande undersökningar av deras nytta för visuell plats igenkänning, alla med hjälp av generiska funktioner från nätverk som utbildades för andra typer av igenkänning uppgifter. I detta dokument utbildar vi i stor skala två CNN-arkitekturer för den specifika platsigenkänningsuppgiften och använder en flerskalig funktionskodningsmetod för att generera tillstånds- och synvinkelinvarianta funktioner. För att möjliggöra denna utbildning har vi utvecklat en massiv Specific PlacEs Dataset (SPED) med hundratals exempel på plats utseende förändras på tusentals olika platser, i motsats till de semantiska plats typ dataset som för närvarande finns tillgängliga. Denna nya datauppsättning gör det möjligt för oss att inrätta ett utbildningssystem som tolkar erkännande som ett klassificeringsproblem. Vi utvärderar våra utbildade nätverk på flera utmanande referensplatser och visar att de uppnår en genomsnittlig prestandaökning på 10 % jämfört med andra platsigenkänningsalgoritmer och förtränade CNN. Genom att analysera nätverkssvaren och deras skillnader från förutbildade nätverk ger vi insikter i vad ett nätverk lär sig när utbildning för platsigenkänning och vad dessa resultat innebär för framtida forskning inom detta område.
REF vidareutvecklade en massiv platscentrerad datauppsättning kallad Specific Places dataset (SPED), som omfattar hundratals platsförändringar på tusentals olika platser.
Deep Learning Features at Scale for Visual Place Recognition
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}