Nov, 2021

内在视觉位置识别

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TL;DR本文介绍了室内外视觉定位的新任务 Inside Out Visual Place Recognition (IOVPR)，提出室内景观中的大窗户可以提供室外场景信息，因此可以使用 Visual Place Recognition 方法进行定位。通过引入室内外数据扩充方法，改进了现有的 Visual Place Recognition 方法以适应室内场景的环境，最后，使用大规模的 Amsterdam-XXXL 数据集进行验证。
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发现论文，激发创造
  • NYC 室内长期视觉地点识别数据集与半自动标注

    室内视觉地点识别对于人类和机器人的定位和导航具有益处。此论文介绍了 NYC-Indoor-VPR 数据集，它是纽约市 13 个不同拥挤场景的超过 36,000 张图片的独特且丰富的集合，这些图片采用了不同的光照条件和外观变化。为了建立视觉地点识别的基准，我们提出了一种半自动标注方法，通过计算每个图片的位置信息。最后，我们使用我们的标注数据集对几种最先进的视觉地点识别算法进行了基准评估，揭示了其挑战和对视觉地点识别研究的价值。

    Mar, 2024

  • 视觉地点识别，你的位置在哪里？

    本文通过调查与研究 Visual Place Recognition（VPR）的关键要素，提出一种基于视觉重叠的新的 VPR 定义，并指出未来需要深入关注的挑战和领域。

    Mar, 2021

  • NPR：街头夜间场所识别

    该论文提出一种基于图像翻译技术的夜间场景感知框架，通过建立昼夜对应的数据集和 VPR-night 数据集，并将其与 VPR 框架相结合，成功改善了夜间视觉场景下 VPR 的性能表现。

    Apr, 2023

  • 低分辨率图像的视觉地点识别

    本研究分析了图像分辨率对基于手工制作的 Visual Place Recognition (VPR) 管道的精度和鲁棒性的影响，并旨在帮助学术研究人员和公司在硬件和软件行业共同设计 VPR 解决方案以及扩展 VPR 算法在商业产品中的应用。

    May, 2023

  • 航空影像的视觉地点识别：一项调查

    本文提出了一种特定于航空影像领域的评估 VPR 技术的方法，提供了各种方法及其性能的全面评估。文章不仅比较了各种 VPR 方法，还展示了在构建地图瓷砖时选择适当的缩放和重叠级别以实现最大效率的重要性。

    Jun, 2024

  • VPR-Bench: 一个开源的视觉场所识别评估框架，可量化视点和外观变化

    本研究提出了一个名为 “VPR-Bench” 的综合性开源框架，以帮助评估不同的视觉地点识别技术，该框架包含 12 个完全集成的数据集和 10 种 VPR 技术。通过应用和分析计算机视觉和机器人学界的流行评估指标，本文讨论了这些不同指标如何在不同应用和系统需求下相互补充和替代。

    May, 2020

  • NocPlace: 运用生成和遗传知识迁移的夜间视觉地点识别

    VPR is crucial in computer vision, and this paper proposes NocPlace, a system that addresses the cross-domain problem of night-to-day in visual place recognition by leveraging a large-scale nighttime dataset to embed resilience against dazzling lights and extreme darkness, resulting in improved performance compared to previous methods.

    Feb, 2024

  • 单视角深度估计下，从不同观点识别有变化的场景中的位置

    本研究提出了一种新的深度 - 时间感知视觉地点识别系统，通过提取深度过滤关键点序列，对与单个查询图像中的关键点进行比较，解决了对立的视角和极端外观变化视觉地点识别问题，实验证明在多个基准数据集上表现优异，还进行了一系列模拟实验，以表征深度过滤关键点序列在关键域参数方面的贡献。

    Feb, 2019

  • AnyLoc: 通向全球视觉地点识别的进展

    通过使用通用特征表示和无监督特征聚合，本研究提出了一种适用于各种结构化和非结构化环境的通用视觉地点识别 (VPR) 解决方案，并取得了相较于现有方法高出 4 倍的显著性能提升，同时对特征进行语义属性建模获得 6% 的性能改善。

    Aug, 2023

  • 基于注册辅助的视觉地点识别聚合

    使用新的特征聚合方法，通过注册器辅助模型训练，以获取具有辨别性地点信息的全局和局部特征，并通过重新分配注意力权重将这些注册器舍弃，从而实现对原始图像表示中不稳定特征的有效分离，其表现超过了现有方法

    May, 2024