Jun, 2024

航空影像的视觉地点识别：一项调查

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 视觉地点识别下的动态车辆检测提高方法

    本文旨在探究利用先前的地图信息对动态场景中的目标进行检测，进而提出了一种基于二进制分类神经网络的算法，该算法能够验证查询图像的检测，并通过参考地图图片得出高精度检测的集合，且证明该方法在不同数据集和环境下能够提升车辆检测性能。

    Jun, 2023

  • 多尺度注意力学习视觉地点识别语义

    本研究旨在通过多尺度注意力模块，实现从视觉和语义内容中学习鲁棒全局嵌入以及动态引导的分割过程，以提高视觉地点识别的准确性，同时提出第一个适用于地点识别和分割任务的合成世界数据集，实验证明方法在不同情景下具有良好性能。

    Jan, 2022

  • 内在视觉位置识别

    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。

    Nov, 2021

  • 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

  • 普遍地点识别综述：朝向真实世界自主性

    这篇论文在研究机器人领域中呈现了地点识别（PR）的关键技术作用，特别是在同时定位与建图（SLAM）2.0 的框架下。通过综述 PR 的最新技术进展和挑战，强调了 PR 在机器人领域广泛应用的重要性，并提供了一个面向新开发和基准测试的开源包，以及一个讨论 PR 未来发展方向的结论。

    May, 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