Vi föreslår att utnyttja den lokala informationen i bildsekvenser för att stödja global kameraomlokalisering. I motsats till tidigare metoder som regress globalt innebär från enstaka bilder, utnyttjar vi den rumsliga-temporala konsistensen i sekventiella bilder för att lindra osäkerhet på grund av visuella tvetydigheter genom att införliva en visuell odometri (VO) komponent. I synnerhet inför vi två effektiva steg som kallas innehållsaugmented utgör uppskattning och rörelsebaserad förfining. Steget i innehållsberäkningen är inriktat på att minska osäkerheten i pose estimering genom att öka observationen baserat på medsynlighet i lokala kartor som byggts av VO-strömmen. Dessutom är den rörelsebaserade förfiningen formulerad som en pose graf, där kameran utgör ytterligare optimerad genom att anta relativa poser som tillhandahålls av VO-komponenten som ytterligare rörelsebegränsningar. På så sätt kan den globala konsekvensen garanteras. Experiment på den offentliga inomhus 7-scener och utomhus Oxford RobotCar benchmarking dataset visar som dragit nytta av lokal information inneboende i sekvensen, vår strategi överträffar state-of-the-art metoder, särskilt i vissa utmanande fall, t.ex. otillräcklig textur, mycket repetitiva texturer, liknande utseenden, och överexponering.
LSG REF kombinerar LSTM med visuell odometri för att ytterligare utnyttja den rumsliga-temporala konsistensen.
Local Supports Global: Deep Camera Relocalization With Sequence Enhancement
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}