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CVPR 2023【已开源】| 苏黎世联邦理工学院&Meta联合发布,OrienterNet:在2D公共地图上进行视觉定位
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人类可以使用简单的2D地图在他们的3D环境中定位自己。与此不同的是,视觉定位的算法大多依赖于复杂的3D点云,这些点云需要花费大量的时间和金钱去建立、储存和维护。我们通过引入OrienterNet,这是第一个可以使用与人类同样的2D语义地图进行亚米级精度的图像定位的深度神经网络,弥合了这个差距。OrienterNet通过匹配一个神经鸟瞰图与OpenStreetMap上的公开全球可用地图,来估计一个查询图像的位置和方向,使得任何人都可以在这些地图可用的地方进行定位。OrienterNet仅由摄像头姿态进行监督,但它学习了如何以端到端的方式与各种地图元素进行语义匹配。为了实现这一点,我们引入了一个大型的众包数据集,该数据集包含了从汽车、自行车和行人的多样化视角捕获的12个城市的图像。OrienterNet能够泛化到新的数据集,并在机器人技术和AR场景中推动了技术的最新发展。我们将公开发布代码和训练模型。 论文标题:OrienterNet: Visual Localization in 2D Public Maps with Neural Matching 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2304.02009.pdf 论文代码:https://github.com/facebookresearch/OrienterNet
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