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【ICRA2020】在极端变化的条件下学习基于形状的视觉定位
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对于导航和增强现实等应用程序来说,视觉定位是一项重要的任务,但当场景在白天、季节或环境中发生变化时,这是一个具有挑战性的问题。在本文中,我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的方法,用于在正常到剧烈的外观变化(如灾难前和灾难后的情况)之间进行视觉定位。我们的方法旨在解决两个关键的挑战:(1)减少传统cnn基于场景纹理的偏差,我们的模型通过对程式化图像的训练来学习基于形状的表示;(2)为了使模型对布局变化具有鲁棒性,我们的方法使用查询图像的估计主导平面作为近似场景坐标。
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