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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>攝像機再定位中深度學習的不確定性建模

      攝像機再定位中深度學習的不確定性建模

      2020-05-21 | pdf | 5.82 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　我們提出了一個魯棒的實時單目六自由度視覺重定位系統。利用貝葉斯卷積神經網絡對單RGB圖像的6自由度攝像機姿態進行回歸。它以端到端的方式進行培訓，不需要額外的工程或圖形優化。該算法可在室內外實時運行，計算時間不超過6ms。對于非常大的室外場景，它可獲得大約2米和6度的精度，而對于室內場景，它可獲得0.5米和10度的精度。利用貝葉斯卷積神經網絡實現方法，我們得到了模型的再定位不確定性估計，并提高了大規模戶外數據集的定位精度。我們利用不確定性度量來估計度量重定位誤差，并檢測輸入圖像中場景的存在與否。結果表明，模型的不確定性是由圖像在姿態和外觀上與訓練數據集的不一致引起的。

      　　現代同步定位與映射（SLAM）系統在增強現實和國內機器人等領域有著良好的應用前景〔1〕，但由于其無法應對大視角或外觀的變化，在野外還沒有得到廣泛的應用。視覺SLAM使用的點標記，例如SIFT［2］或ORB［3］，無法創建對這些具有挑戰性的場景足夠健壯的表示。密集SLAM系統［4］、［5］試圖直接從像素估計相機的運動，但在這些情況下也是脆弱的。他們對幀之間微小變化的假設隨著大視角或外觀的變化而中斷。除了這些缺點之外，這兩種度量SLAM框架都需要良好的初始姿態估計，以便能夠連續跟蹤相機的姿態，并且在重新定位時無效。一個互補的系統，基于外觀的SLAM，可以重新定位到一個粗略的姿態估計，但被限制在有限數量的離散位置中對場景進行分類。這是通過使用具有FAB-MAP的SIFT〔2〕特征〔6〕或使用卷積神經網絡特征〔7〕來實現的。

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