Abstract-Image-baserad lokalisering, eller kamera omlokalisering, är ett grundläggande problem i datorseende och robotik, och det avser att uppskatta kameran pose från en bild. Nya state-of-art metoder använder inlärningsbaserade metoder, såsom Random Forests (RF) och Convolutional Neural Networks (CNNs), att regressera för varje pixel i bilden dess motsvarande position i scenens koordinatram världen, och lösa den slutliga posen via en RANSAC-baserade optimeringsschema med hjälp av de förutsagda korrespondenser. I detta dokument, i stället för på ett lappbaserat sätt, föreslår vi att man utför scenens koordinatregression på ett fullskaligt sätt för att göra beräkningen effektiv vid testtidpunkten och, vilket är ännu viktigare, att lägga till mer globala sammanhang till regressionsprocessen för att förbättra robustheten. För att göra det antar vi en helt konvolutionell encoder-dekoder neurala nätverk arkitektur som accepterar en hel bild som ingång och producerar scenkoordinat förutsägelser för alla pixlar i bilden. Att använda mer globala sammanhang är dock benägna att överanstränga sig. För att lindra denna fråga, föreslår vi att använda dataökning för att generera mer data för utbildning. Förutom dataförstärkningen i 2D-bildrymden, förstärker vi även data i 3D-rymden. Vi utvärderar vår strategi på den allmänt tillgängliga 7-Scenes dataset, och experiment visar att det har bättre scen samordna förutsägelser och uppnå state-of-the-art resultat i lokalisering med förbättrad robusthet på de svåraste ramar (t.ex. ramar med upprepade strukturer).
I motsats till DSAC, som antar ett patch-baserat nätverk för scensamordning regression, presenteras ett full-frame-nätverk med tanke på det globala bildutseendet i REF och en strategi för dataförstärkning föreslås för att säkerställa noggrannheten.
Full-Frame Scene Coordinate Regression for Image-Based Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}