用于大规模视觉定位的直接2D-3D匹配(IROS 2021)
论文标题:Recalling Direct 2D-3D Matches for Large-Scale Visual Localization
作者:Zhuo Song1 , Chuting Wang2 , Yuqian Liu3 , Shuhan Shen1*
来源:IROS 2021
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9635897/
整理:HT
摘要:估计图像相对于 3D 场景模型的 6 自由度相机位姿,称为视觉定位,是许多计算机视觉和机器人任务中的一个基本问题。在各种视觉定位方法中,直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高,已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时,可以使用词汇树来加速匹配过程,但这也会引起量化伪像,从而导致内点率降低,进而降低了定位精度。为此,本文提出了两种简单有效的机制,即基于可见性的召回和基于空间的召回,以恢复由量化伪像引起的丢失匹配。从而可以在不增加太多的计算时间情况下,大幅提高定位精度和成功率。长期视觉定位 benchmarks 的实验结果,证明了我们的方法
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