Visuell platsigenkänning är utmanande i stadsmiljön och ses vanligen som en storskalig bildsökningsuppgift. De inneboende utmaningarna på plats erkänner att de förvirrande föremål som bilar och träd ofta förekommer i den komplexa urbana scenen, och byggnader med repetitiva strukturer kan orsaka överräkning och sprickbildningsproblem som försämrar bildrepresentationerna. För att ta itu med dessa problem presenterar vi ett uppmärksamhetsbaserat Pyramid Aggregation Network (APANet), som utbildas på ett end-to-end sätt för platsigenkänning. En huvudkomponent i APANet, den rumsliga pyramidpooling, kan effektivt koda de multi-size byggnader som innehåller geo-information. Den andra, uppmärksamhetsblocket, antas som en regionutvärderare för att undertrycka de förvirrande regionala särdragen och samtidigt lyfta fram de diskriminerande. När testning, föreslår vi ytterligare en enkel men effektiv PCA power vitare strategi, vilket avsevärt förbättrar den allmänt använda PCA vitare genom att rimligen begränsa effekterna av överräkning. Experimentella utvärderingar visar att det föreslagna APANet överträffar de senaste metoderna på två plats igenkänningsriktmärken, och generaliserar väl på vanliga bildsökningsdatauppsättningar.
Zho och al. REF-förslag och uppmärksamhetsbaserat pyramidaggregationsnät (APANet) bestående av ett rumsligt pyramidpoolingblock, uppmärksamhetsblock och poolingblock.
Attention-based Pyramid Aggregation Network for Visual Place Recognition
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}