Maskininlärning tekniker, nämligen konvolutionella neurala nätverk (CNN) och regressionsskogar, har nyligen visat stora löften i att utföra 6-DoF lokalisering av monokulära bilder. I de flesta fall är dock bildsekvenser, snarare bara enstaka bilder, lättillgängliga. I detta avseende utnyttjar ingen av de föreslagna inlärningsbaserade tillvägagångssätten den värdefulla begränsningen av tidsmässig smidighet, vilket ofta leder till situationer där felet per ram är större än kamerans rörelse. I detta dokument föreslår vi en återkommande modell för att utföra 6-DoF lokalisering av video-clips. Vi finner att även genom att överväga endast korta sekvenser (20 ramar), pose uppskattningar jämnas ut och lokaliseringsfelet kan drastiskt minskas. Slutligen överväger vi metoder för att erhålla probabilistiska pose estimat från vår modell. Vi utvärderar vår metod på öppet tillgängliga verkliga autonoma kör- och inomhuslocalization dataset.
REF att dra nytta av den tidsmässiga smidigheten mellan videoramar för att förbättra pose estimat.
VidLoc: A Deep Spatio-Temporal Model for 6-DoF Video-Clip Relocalization
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}