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京东 11.11 红包
深度学习与SLAM的结合新范式:基于轻量级CNN网络打破光流法中的光照一致性假设
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视频展示了所提出的CNN与传统方法结合的混合光流法在动态光照场景下的表现,以及嵌入至VINS-Mono系统中所取得的在高动态场景下的精度提升。预印本被发布在 https://arxiv.org/abs/2310.15655 。 摘要:光流法被广泛应用于特征点的跟踪中,但灰度一致性的强假设限制了其在高动态场景(HDR)下的应用。本文采用轻量级网络提取图像中的光照鲁棒的卷积特征以及具有强不变性的角点。基于卷积特征的不变性对角点进行跟踪,不再依赖于光照不变假设,得到光照鲁棒的光流法。所提出的网络仅采用4次卷积操作,同时提取卷积特征以及角点得分图,在CPU上帧率可达190fps。由于浅层网络难以直接训练,一个深层网络被设计用于计算角点可靠性图,用于帮助特征点训练。 网络采用端到端的无监督训练模式。为了验证所提出的方法,在动态光照环境下进行了特征跟踪实验,并替换了VINS-Mono中的光流法得到更准确的视觉惯性系统。代码开源地址:https://github.com/linyicheng1/LET-NET.
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