Vi presenterar ett robust och realtidsmonokulärt sexgradigt frihetssystem visuellt omlokaliseringssystem. Vi använder Bayesian convolutional neurala nätverk för att regressera 6-DOF kameran posera från en enda RGB-bild. Det är utbildat på ett end-to-end sätt utan behov av ytterligare teknik eller grafoptimering. Algoritmen kan fungera inomhus och utomhus i realtid, vilket tar under 6 ms att beräkna. Den får ca 2m och 6 • noggrannhet för mycket storskaliga utomhusscener och 0,5m och 10 • noggrannhet inomhus. Med hjälp av en Bayesian convolutional neural network implementation får vi en uppskattning av modellens relocalization osäkerhet och förbättra state of the art localization noggrannhet på en stor skala utomhus dataset. Vi utnyttjar osäkerhetsmåttet för att uppskatta metriska omlokaliseringsfel och för att upptäcka närvaron eller frånvaron av scenen i indatabilden. Vi visar att modellens osäkerhet beror på att bilderna skiljer sig från träningsdatasetet i antingen pos eller utseende.
Författarna utvidgade ytterligare detta arbete genom att använda en Bayesian CNN genomförande för att uppskatta osäkerheten i den förutsagda pose REF.
Modelling uncertainty in deep learning for camera relocalization
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}