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基于編解碼雙路卷積神經網絡的視覺自定位方法

摘要:為了從單張RGB圖像估計出相機的位姿信息,提出了一種深度編解碼雙路卷積神經網絡(CNN),提升了視覺自定位的精度。首先,使用編碼器從輸入圖像中提取高維特征;然后,使用解碼器提升特征的空間分辨率;最后,通過多尺度位姿預測器輸出位姿參數。由于位置和姿態的特性不同,網絡從解碼器開始采用雙路結構,對位置和姿態分別進行處理,并且在編解碼之間增加跳躍連接以保持空間信息。實驗結果表明:所提網絡的精度與目前同類型算法相比有明顯提升,其中相機姿態角度精度有較大提升。

關鍵詞:
  • 視覺自定位  
  • 編解碼結構  
  • 跳躍連接  
  • 雙路網絡  
作者:
賈瑞明; 劉圣杰; 李錦濤; 王赟豪; 潘海俠
單位:
北方工業大學信息學院; 北京100144; 北京航空航天大學軟件學院; 北京100083
刊名:
北京航空航天大學學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

北京航空航天大學學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:11-2625/V。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1956年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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