Homografi uppskattning mellan flera flygbilder kan ge relativ pose uppskattning för samverkan autonoma prospektering och övervakning. Användningen av ett robotsystem kräver en snabb och robust algoritm för uppskattning av homografi. I det här brevet föreslår vi en oövervakad inlärningsalgoritm som tränar ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk för att uppskatta planar homographies. Vi jämför den föreslagna algoritmen med traditionella funktionsbaserade och direkta metoder, samt en motsvarande övervakad inlärningsalgoritm. Våra empiriska resultat visar att den oövervakade algoritmen, jämfört med traditionella metoder, uppnår snabbare inferenshastighet samtidigt som den bibehåller jämförbar eller bättre noggrannhet och robusthet till ljusvariation. Dessutom har vår oövervakade metod överlägsen anpassningsförmåga och prestanda jämfört med motsvarande övervakade djupinlärningsmetod. Vår bilddatauppsättning och en Tensorflow implementation av vårt arbete finns på https:// github.com/tynguyen/oövervakadDeepHomografiRAL2018. Index Terms-Computer vision för automation, djupt lärande i robotik och automation, dator vision för andra robotiska applikationer, bilduppriktning, djup homografi.
Ett annat arbete av särskilt intresse för oss utförs av Nguyen et al. REF som utbildar ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för oövervakad inlärning av planar homographies, uppnå snabbare slutledning och överlägsen prestanda jämfört med de övervakade motparterna.
Unsupervised Deep Homography: A Fast and Robust Homography Estimation Model
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}