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基于网络权重参数敏感度分析的终身视觉回环检测方法
1
作者
沈晔湖
李欢
+3 位作者
张大庆
苗洋
赵冲
蒋全胜
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1212-1221,共10页
在基于视觉的同时定位和地图构建系统中通过回环检测判别机器人是否到达过先前的位置,可有效消除位姿估计造成的累积误差。随着数据量的增大,现有方法会导致网络模型泛化性能降低。为实现可持续回环检测,提出一种网络权重参数敏感度分...
在基于视觉的同时定位和地图构建系统中通过回环检测判别机器人是否到达过先前的位置,可有效消除位姿估计造成的累积误差。随着数据量的增大,现有方法会导致网络模型泛化性能降低。为实现可持续回环检测,提出一种网络权重参数敏感度分析视觉回环检测方法,将残差神经网络与广义均值池化相结合来构建轻量化特征提取网络;设计了可变相似感知区域,将可变滑动窗口和相似度矩阵相结合来提取三重样本;提出的网络权重参数敏感度分析方法降低了网络模型的灾难性遗忘。与典型方法MAC相比,所提方法在Nordland等数据集的召回率提高了42%左右。
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关键词
回环检测
终身学习
对比学习
同时定位和地图构建
网络
权重
参数
敏感度
分析
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职称材料
题名
基于网络权重参数敏感度分析的终身视觉回环检测方法
1
作者
沈晔湖
李欢
张大庆
苗洋
赵冲
蒋全胜
机构
苏州科技大学机械工程学院
厦门大学计算机科学与技术系
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1212-1221,共10页
基金
国家自然科学基金(51975394)
江苏省自然科学基金(BK20211336)
江苏省研究生科研创新计划(092290148)。
文摘
在基于视觉的同时定位和地图构建系统中通过回环检测判别机器人是否到达过先前的位置,可有效消除位姿估计造成的累积误差。随着数据量的增大,现有方法会导致网络模型泛化性能降低。为实现可持续回环检测,提出一种网络权重参数敏感度分析视觉回环检测方法,将残差神经网络与广义均值池化相结合来构建轻量化特征提取网络;设计了可变相似感知区域,将可变滑动窗口和相似度矩阵相结合来提取三重样本;提出的网络权重参数敏感度分析方法降低了网络模型的灾难性遗忘。与典型方法MAC相比,所提方法在Nordland等数据集的召回率提高了42%左右。
关键词
回环检测
终身学习
对比学习
同时定位和地图构建
网络
权重
参数
敏感度
分析
Keywords
loop-closure detection
lifelong learning
comparative learning
simultaneous localization and mapping
sensitivity analysis of network weight parameters
分类号
TP23 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络权重参数敏感度分析的终身视觉回环检测方法
沈晔湖
李欢
张大庆
苗洋
赵冲
蒋全胜
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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