题名
视觉回环检测的多约束深度距离学习方法
DOI
作者
陈良 金晟 杨慧 高瑜 孙荣川 孙立宁 ​
作者单位
苏州大学机电工程学院
摘要
在强场景变换下的视觉回环检测问题中,已有深度学习方法提取的特征描述子区分度不佳.针对此问题,文中深入分析多约束距离关系,提出视觉回环检测的多约束深度距离学习方法.首先,利用任意的卷积神经网络将原始图像映射为低维空间的特征描述子.然后,提出多约束损失函数,约束特征描述子之间的距离关系,并在线自动构造多约束训练样本集,提取更有区分度的低维特征.在New College、TUM数据集上的实验表明,文中方法提升强场景变化下回环检测的性能.
关键词
回环检测；视觉即时定位与地图构建；特征描述子；深度距离学习
刊名
人工智能研究
ISSN
3078-9753
年、卷(期)
20209
所属期刊栏目
工程技术
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