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Sep, 2019
如何提高基于卷积神经网络的六自由度相机姿态估计
How to improve CNN-based 6-DoF camera pose estimation
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Soroush Seifi, Tinne Tuytelaars
TL;DR
研究使用卷积神经网络(CNNs)和传递学习(transfer learning)进行6自由度(6-DoF)相机位姿估计，通过对数据集特征的研究改进PoseNet性能，尤其强调视野对图像分辨率的重要性，给出数据增强方案以减少过拟合，对LSTM单元的效果进行了研究，并最终结合这些修改方案优化了单目CNN相机姿态估计的性能。
Abstract
convolutional neural networks
(CNNs) and
transfer learning
have recently been used for 6 degrees of freedom (6-DoF)
camera pose estimation
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