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    基于VGG16 模型的快速閉環檢測算法

    張學典; 顧璋琦; 秦曉飛 上海理工大學光電信息與計算機工程學院; 上海200093
    • 機器視覺
    • 卷積神經網絡
    • 閉環檢測
    • 粒子濾波

    摘要:深度卷積神經網絡在圖像特征表示方面優于傳統手工特征,將其用于閉環檢測時還存在計算時間隨著數據增長不斷增加的問題。為了解決這一問題,提出了一種基于VGG16模型的快速閉環檢測算法。該算法使用在ImageNet上預訓練的VGG16網絡模型提取圖像卷積特征,并通過一種自適應粒子濾波方法得到閉環候選幀,以固定運算時間。在主流的閉環檢測數據集CityCentre和NewCollege上對此算法進行測試,實驗結果顯示,該算法在兩個數據集上可以分別達到92%準確率下70%召回率和96%準確率下61%召回率,超過了同類算法,并有效解決了計算時間增長的問題。

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