面向视觉地点识别的大规模深度学习特征

Jan, 2017

面向视觉地点识别的大规模深度学习特征

Deep Learning Features at Scale for Visual Place Recognition

Zetao Chen, Adam Jacobson, Niko Sunderhauf, Ben Upcroft, Lingqiao Liu...

TL;DR该研究通过训练两个卷积神经网络 (CNN) 架构来实现特定位置识别任务，并采用多尺度特征编码方法生成具备不变性的特征。通过建立具有变化外观的特定场所数据集 (SPED)，该研究综合评估了所训练的网络，并证明相对于其他场所识别算法和预训练的 CNN，其性能平均提升了 10%。

Abstract

The success of deep learning techniques in the computer vision domain has triggered a range of initial investigations into their utility for visual place recognition, all using generic features from networks that

deep learning computer vision specific place recognition cnn architectures multi-scale feature encoding

发现论文，激发创造

基于 Spatio-Semantic ConvNet 的视觉地点识别

该研究提出了一种采用卷积神经网络（VGG16）的激活层对地点图像进行编码的视觉地点识别系统。该系统采用了类似于图像检索流程的两阶段方法，并在第二阶段使用 CNN 特征来编码语义和空间信息，其效果在常见基准数据集上明显优于其他方法。

Sep, 2019

基于卷积神经网络的地点识别

本文介绍了一种基于 CNN 模型的场所识别技术，在空间和时间维度上使用组合得到 CNN 模型的强大特征，并应用于一些基准数据集进行评估，该技术在召回率上取得了 75％的提升和 100％精度，明显优于之前所有的最新技术。在本文中，还对所有 21 个层的特征进行了全面的性能比较，包括基准数据集和一个具有更大视角变化的第二个数据集。

Nov, 2014

基于 ConvNet 特征的场所识别性能研究

本文綜合評估和比較了三種先進的 ConvNets 在導航機器人的特定挑戰中的實用性，並優化了現有 (局部敏感哈希) 和新的 (語義搜索空間劃分) 優化技術，實現了基於 ConvNets 實時地點識別性能的提升，證實了語義地點分類的網絡也在 (特定) 地點識別方面表現更好。

Jan, 2015

场所识别：视觉角度概述

该研究论文概述了地点识别领域的文献综述，介绍了传统的图像描述方法以及最近使用卷积神经网络进行视觉地点识别的进展。

Jun, 2017

跨域视觉地点识别仅需要本地特征吗？

本文研究使用基于空间验证的重新排序方法尝试解决视觉地方识别中光照和遮挡等困难问题，并给出了新的综合基准和两个具有挑战性的数据集。

Apr, 2023

使用 CNN 进行场景识别：对象，尺度和数据集偏差

通过分析 ImageNet-CNNs 和 Places-CNNs 在不同尺度上的响应，本文提出了一种基于尺度的深度学习算法，并发现 scale-specific CNN 对于提高物体场景识别的准确性至关重要。实验结果表明，简单而精心选择的 ImageNet-CNN 和 Places-CNN 的多尺度组合可以将 SUN397 的最新识别准确性推至 66.26％（甚至在更深的架构中达到 70.17％，与人类的表现相当）。

Jan, 2018

利用地标分布描述符进行视觉场所识别

本研究中，我们建立了从地标特征中提取的描述符，该描述符还编码了视图中地标的空间分布，匹配描述符然后强制实施地标在视图之间的相对位置的一致性，这对性能有显着影响。在 10 个图像对数据集上的实验中，每个数据集都由 200 个城市地点组成，观察位置和条件有显着差异，我们记录了大约 70％的平均精度（在 100％召回率下），而使用整个图像 CNN 特征获得了 58％，[1] 方法获得了 50％。

Aug, 2016

NetVLAD：用于弱监督地点识别的 CNN 架构

本文提出了一个新的卷积神经网络结构 NetVLAD，通过基于新的弱监督排序损失的训练过程，从 Google 街景中的时间机器下载的图片中，快速和准确地识别所查询照片的位置。同时，该网络结构在两个具有挑战性的地点识别基准测试中优于非学习图像表示和现成卷积神经网络描述符，同时也改善了标准图像检索基准测试上的现有最先进的紧凑图像表示。

Nov, 2015

Places: 用于深度场景理解的图像数据库

本论文描述了一个 10 百万场景照片的库，利用卷积神经网络进行图像场景分类，具有高覆盖率和高多样性的实例，为解决目前难以解决的视觉识别问题提供了生态系统。

Oct, 2016

EigenPlaces: 视觉地点识别中训练鲁棒视角模型

基于视觉特征的图像识别的主要挑战是从不同视点识别地点，为了克服这个限制，我们提出了一种名为 EigenPlaces 的新方法，通过从不同视角聚类训练数据，将视点的稳健性融入到学习的全局描述符中，实验证明 EigenPlaces 在大多数数据集上表现优于现有方法，并且训练时所需的 GPU 内存减少了 60％，描述符的大小减小了 50％。

Aug, 2023