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摘要:传统回环检测算法大都采用手工特征来表征图像,在应对光照、视角等环境变化时的鲁棒性较差,并且特征提取比较耗时,很难满足实时性要求。针对上述问题,提出了一种改进的基于深度神经网络提取图像特征的回环检测算法。具体地,在经典NetVLAD算法中引入空洞空间金字塔池化模块,通过多尺度特征融合,在降维的同时提高了特征图的分辨率,得到更加鲁棒且紧凑的图像特征描述。(剩余10612字)
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基于改进NetVLAD图像特征提取的回环检测算法
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