首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 工程科技II > 儀器儀表工業(yè) > 光學(xué)儀器 > 基于VGG16 模型的快速閉環(huán)檢測算法 【正文】
基于VGG16 模型的快速閉環(huán)檢測算法
張學(xué)典; 顧璋琦; 秦曉飛 上海理工大學(xué)光電信息與計算機工程學(xué)院; 上海200093
- 機器視覺
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 閉環(huán)檢測
- 粒子濾波
摘要：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征表示方面優(yōu)于傳統(tǒng)手工特征,將其用于閉環(huán)檢測時還存在計算時間隨著數(shù)據(jù)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(huán)檢測算法。該算法使用在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練的VGG16網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像卷積特征,并通過一種自適應(yīng)粒子濾波方法得到閉環(huán)候選幀,以固定運算時間。在主流的閉環(huán)檢測數(shù)據(jù)集CityCentre和NewCollege上對此算法進行測試,實驗結(jié)果顯示,該算法在兩個數(shù)據(jù)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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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 閉環(huán)檢測
- 粒子濾波
摘要：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征表示方面優(yōu)于傳統(tǒng)手工特征,將其用于閉環(huán)檢測時還存在計算時間隨著數(shù)據(jù)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(huán)檢測算法。該算法使用在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練的VGG16網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像卷積特征,并通過一種自適應(yīng)粒子濾波方法得到閉環(huán)候選幀,以固定運算時間。在主流的閉環(huán)檢測數(shù)據(jù)集CityCentre和NewCollege上對此算法進行測試,實驗結(jié)果顯示,該算法在兩個數(shù)據(jù)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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光學(xué)儀器
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- 機械 快捷分類
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主管單位：中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會;主辦單位：上海光學(xué)儀器研究所;中國儀器儀表學(xué)會;中國光學(xué)學(xué)會工程光學(xué)專業(yè)委員會
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