Abstrakt. Vi presenterar en ny end-to-end visuell odometrie arkitektur med guidat funktionsval baserat på djupa konvolutionella återkommande neurala nätverk. Annorlunda från nuvarande monokulära visuella odometri metoder, vår strategi är etablerad på intuitionen som funktioner bidrar diskriminerande till olika rörelsemönster. Specifikt föreslår vi ett tvågrenigt återkommande nätverk för att lära sig rotation och översättning separat genom att utnyttja nuvarande Convolutional Neural Network (CNN) för funktion representation och Recurrent Neural Network (RNN) för bildsekvens resonemang. För att förbättra förmågan att välja funktioner introducerar vi ytterligare en effektiv kontext-medveten vägledningsmekanism för att tvinga varje gren att destillera relaterad information för specifika rörelsemönster explicit. Experiment visar att på de rådande KITI- och ICL NUIM-riktmärkena överträffar vår metod nuvarande modell- och inlärningsbaserade metoder för både frikopplad och gemensam kamera återhämtning.
GFS-VO REF anser att funktioner kan särskiljas från olika rörelsemönster och uppskattar rotationen och översättningen separat med en dual-branch LSTM.
Guided Feature Selection for Deep Visual Odometry
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}