Jul, 2019
长期视觉定位的稀疏到密集超列匹配
Sparse-to-Dense Hypercolumn Matching for Long-Term Visual Localization
Hugo Germain, Guillaume Bourmaud, Vincent Lepetit
TL;DR我们提出了一种新颖的功能点匹配方法，适用于长期场景下的在户外进行稳健准确的视觉定位。我们在已注册的参考图像数据库中，使用最近的检索技术将查询图像进行匹配，通过这个得出第一个相机位姿的估计。然后，我们在查询图像和检索出来的参考图像之间匹配 2D 特征点以优化位姿估计。与以前的方法不同的是，我们只需在检索出来的参考图像中稀疏提取特征点，然后用 Sparse-to-Dense Hypercolumn Matching 方法进行快速、稳健的匹配，最终估计相机位姿。我们的实验表明，这种方法在多个具有挑战性的户外数据集上表现优于现有技术。