Abstract-Deep convolutional neural networks (CNN) har nyligen visats i många datorseende och mönsterigenkänning applikationer att överträffa med en betydande marginal toppmoderna lösningar som använder traditionella handgjorda funktioner. Denna imponerande prestation har dock ännu inte utnyttjats fullt ut inom robotteknik. I detta dokument fokuserar vi på ett specifikt problem som kan dra nytta av den senaste utvecklingen av CNN-tekniken, dvs. vi fokuserar på att använda en förtränad CNN-modell som en metod för att generera en bildrepresentation som är lämplig för att upptäcka synloopstängning i SLAM (samtidig lokalisering och kartläggning). Vi gör en omfattande utvärdering av resultaten vid de mellanliggande skikten i ett CNN som bilddeskriptorer, jämfört med toppmoderna bilddeskriptorer, när det gäller deras förmåga att matcha bilder för att upptäcka slinga stängningar. De viktigaste slutsatserna i vår studie inkluderar: (a) CNN-baserade bildrepresentationer presterar jämförbart med toppmoderna handgjorda konkurrenter i miljöer utan betydande ljusförändring, (b) de överträffar toppmoderna konkurrenter när belysningen ändras betydligt, och (c) de är också betydligt snabbare att extrahera än de toppmoderna handgjorda funktionerna även på en konventionell CPU och är två storleksordningar snabbare på en ingångsnivå GPU.
Hou m.fl. REF undersökte också CNN:s mellanskikts prestanda som bilddeskriptorer och drog slutsatsen att de var snabbare att beräkna och uppnådde liknande eller bättre prestanda jämfört med handgjorda bilddeskriptorer.
Convolutional neural network-based image representation for visual loop closure detection
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Information and Automation', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Information and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}