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ICRA 2024 | 牛津大学MRG组发布 “VDNA-PR：使用通用数据集表示进行鲁棒的序列视觉地点识别”

【VDNA-PR: Using General Dataset Representations for Robust Sequential Visual Place Recognition】

文章链接：[2403.09025] VDNA-PR: Using General Dataset Repres...

本文采用通用的数据集表示技术来生成鲁棒的视觉位置识别( Visual Place Recognition，VPR )描述符，这对于实现真实的移动机器人定位至关重要。关于VPR的两条并行的工作表明，一方面，通用的现成特征表示可以提供对域偏移的鲁棒性，另一方面，来自图像序列的融合信息可以提高性能。在我们最近的获取图像数据集之间的领域差距的工作中，我们提出了一种神经元激活( VDNA )表示的视觉分布来表示图像的数据集。

这种表示可以自然地处理图像序列，并提供了一种从通用模型衍生出来的通用的、粒度的特征表示。此外，我们的表示是基于跟踪图像列表中的神经元激活值来表示的，并且不局限于特定的神经网络层，因此可以访问高层和低层的概念。这项工作展示了如何通过学习一个非常轻量级和简单的编码器来生成任务特定的描述符，从而将VDNA用于VPR。我们的实验表明，对于严重偏离训练数据分布的域偏移，如室内环境和航空图像，我们的表示可以比当前的解决方案具有更好的鲁棒性。#论文

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