Visuell lokalisering är ett viktigt steg i många robotrörledningar, vilket gör det möjligt för roboten att (ungefär) bestämma sin position och orientering i världen. En effektiv och skalbar syn på visuell lokalisering är att använda bildsökningstekniker. Dessa metoder identifierar bilden som mest liknar en frågebild i en databas med geo-taggade bilder och approximerar frågeställningens pose via posen av den hämtade databasbilden. Men bildsökning över drastiskt olika belysningsförhållanden, t.ex. dag och natt, är fortfarande ett problem med otillfredsställande resultat, även i denna tidsålder av kraftfulla neurala modeller. Detta beror på en brist på en lämpligt olika datauppsättning med sanna korrespondenser för att utföra end-to-end lärande. En ny klass av neurala modeller möjliggör realistisk översättning av bilder bland visuella domäner med relativt lite träningsdata och, viktigast av allt, utan mark-sanning parningar. I denna uppsats utforskar vi uppgiften att exakt lokalisera bilder tagna från två traversaler i samma område i både dag och natt. Vi föreslår ToDayGAN - en modifierad bildöversättning modell för att ändra nattetid kör bilder till en mer användbar dagtid representation. Vi jämför sedan dagtid och översatta nattbilder för att få en pose uppskattning för nattbilden med hjälp av den kända 6-DOF positionen för närmaste dag bild. Vårt tillvägagångssätt förbättrar lokaliseringsprestandan med över 250% jämfört med nuvarande toppmoderna, i samband med standardmått i flera kategorier.
ToDayGAN REF använde också bilden för att avbilda översättningsmetod.
Night-to-Day Image Translation for Retrieval-based Localization
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}