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Salient Feature Selection for CNN-Based Visual Place Recognition Sélection des fonctionnalités saillantes pour la reconnaissance visuelle des lieux basée sur CNN

Yutian CHEN, Wenyan GAN, Shanshan JIAO, Youwei XU, Yuntian FENG

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Résumé:

Des recherches récentes sur les robots mobiles montrent que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ont atteint des performances impressionnantes en matière de reconnaissance visuelle de lieux, en particulier dans les environnements dynamiques à grande échelle. Cependant, CNN conduit à un vaste espace de représentation d’images qui ne peut pas répondre à la demande en temps réel de navigation robotisée. Visant ce problème, nous évaluons l'efficacité des caractéristiques des cartes de caractéristiques obtenues à partir de la couche de CNN par variance et proposons une nouvelle méthode qui réserve les cartes de caractéristiques saillantes et effectue une binarisation adaptative pour celles-ci. Les résultats expérimentaux démontrent l’efficacité et l’efficience de notre méthode. Par rapport aux méthodes de reconnaissance visuelle de lieux de pointe, notre méthode ne présente non seulement aucune perte significative de précision, mais réduit également considérablement l’espace de représentation de l’image.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3102-3107
Date de publication
2018/12/01
Publicisé
2018/09/26
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7175
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Intelligence artificielle, exploration de données

Auteurs

Yutian CHEN
  Army Engineering University of PLA
Wenyan GAN
  Army Engineering University of PLA
Shanshan JIAO
  Army Engineering University of PLA
Youwei XU
  Army Engineering University of PLA
Yuntian FENG
  Army Engineering University of PLA

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