Direkta SLAM metoder har visat exceptionell prestanda på odometri uppgifter. De är dock känsliga för dynamiska ljus- och väderförändringar samtidigt som de lider av en dålig initiering på stora baslinjer. För att övervinna detta föreslår vi GN-Net: ett nätverk optimerat med den nya Gauss-Newton förlust för träning väder invariant djupa funktioner, skräddarsydd för direkt bildanpassning. Vårt nätverk kan tränas med pixelkorrespondenser mellan bilder tagna från olika sekvenser. Experiment på både simulerade och verkliga datauppsättningar visar att vår strategi är mer robust mot dålig initiering, variationer i dagtid och väderförändringar som därmed överträffar de senaste direkta och indirekta metoderna. Dessutom släpper vi ett utvärderingsriktmärke för omlokaliseringsspårning mot olika typer av väder. Vårt riktmärke finns tillgängligt på https://vision.in.tum.de/ gn-net.
GN-Net REF använder en ny Gauss-Newton förlust för att träna djupa funktionskartor.
GN-Net: The Gauss-Newton Loss for Multi-Weather Relocalization
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}