Mar, 2018

视觉地点识别与导航的全向 CNN

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TL;DR使用全景相机的视觉地点识别方法提出了新的全向卷积神经网络 (O-CNN) 来处理极端相机姿态变化，并通过距离估计提出了启发式策略来为机器人导航，从而实现以最小距离寻找任务。
visual place recognitionomnidirectional camerasconvolutional neural networkrobot navigationdistance estimation
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 一种基于轻量级卷积神经网络的全面视觉地点识别方法，用于有效处理视角和外观变化

    本文提出一种轻量化的视觉地点识别方法，具备低计算成本的高性能，适用于面临视角和外观变化的移动机器人。通过多个基准数据集的结果证实，相对于现有方法，平均准确率提升 13%，平均速度提升 12 倍。

    Nov, 2018

  • SalNet360：使用 CNN 生成全向图像的显著性图

    本文提出了一种对卷积神经网络进行扩展的架构，以使其能够有效地预测全向图像（ODI）中的视觉关注数据，从而为内容创建者提供帮助。研究人员通过展示每一步都可以使所生成的显着性地图与基础真实数据更加准确来证明这一算法的可行性。

    Sep, 2017

  • 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

  • 不回头：强化视角和条件不变地点识别的稳健性分类

    本文提出一种利用深度神经网络的高阶层进行场所识别以及运用描述符归一化方案提高场所识别鲁棒性的方法，并在两个数据集上进行验证，结果显示相比于现有技术具有显著的改进。

    Jan, 2018

  • 面向视觉地点识别的大规模深度学习特征

    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%。

    Jan, 2017

  • 基于图的全向图像分类

    本研究使用基于图的方法来考虑全向相机的几何形式，并将其扩展到深度学习体系结构中，旨在提高全向图像分类的准确性。实验证明所提出的方法优于当前用于全向图像分类问题的技术。

    Jul, 2017

  • DeepVO：用深度递归卷积神经网络实现端到端视觉里程计

    本文提出了一种新的、基于深度循环卷积神经网络（RCNNs）的单目 VO 的端到端框架，通过该框架，可以直接从一系列原始 RGB 图像（视频）中推断出姿态，同时具备学习有效特征表示、深度循环神经网络中的序列动力学和关系的功能，实验验证了该技术具备与传统 VO 系统相当的竞争力。

    Sep, 2017