Vi överväger inlärningsbaserade metoder för visuell lokalisering som inte kräver konstruktion av explicita kartor i form av punktmoln eller voxlar. Målet är att lära sig en implicit representation av miljön på en högre, mer abstrakt nivå. Vi föreslår att använda en generativ metod baserad på Generativa Query Networks (GQNs, [8] ), ställa följande frågor: 1) Kan GQN fånga mer komplexa scener än de som det ursprungligen visades på? 2) Kan GQN användas för lokalisering i dessa scener? För att studera detta tillvägagångssätt överväger vi procedurmässigt genererade Minecraft-världar, för vilka vi kan generera bilder av komplexa 3D-scener tillsammans med kameran utgör koordinater. Vi visar först att GQNs, förstärkt med en ny uppmärksamhetsmekanism kan fånga strukturen av 3D-scener i Minecraft, vilket framgår av deras prover. Vi tillämpar sedan modellerna på lokaliseringsproblemet, jämför resultaten med en diskriminerande baslinje, och jämför hur varje tillvägagångssätt fångar uppgiften osäkerhet.
REF föreslog också en tillämpning av GQN för visuell lokalisering problem.
Learning models for visual 3D localization with implicit mapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}