基于目标检测的图像匹配研究
今天就突然有这么一个想法,其实也不算是突然想到的,因为之前就一直在想真正的人工智能问题。所以就简单的写个随笔记下来,欢迎各位与我讨论
SLAM有这么一个环节叫:图像匹配,可以用于位姿估计,还有回环检测模块。现在流行的是特征法以及直接法,可以说特征法是已经趋近于成熟,但是深度学习还没有完全占据特征法的主流方向;其次是直接法已经是非常热门的趋势,但却非常容易受光照、噪声等的影响,具有非常大的局限性。
那么我在本文呢想提出一种“基于目标检测的图像匹配”方法,这个想法的由来是我在考虑到人对地图回环的识别原理;我们人在一个陌生的城市走了一圈回到原地,而且能够知道已经回到了原地是因为:我们看到了以前见过的建筑物or物体or路标,并且这些建筑物or物体在人的视野里位置没有发生变化,所以人才突然感叹:“oh My God,我又回来了”。
那么当然我们希望的机器也是这么的智能,他能够自动识别以前见过的东西,而不是去比较两张图的特征点。这个想法的依据就是:目前对于目标的识别已经非常的热门,而且图像分割以及分类也已经趋于成熟。我们完全可以用来做图像匹配,而且我相信这个方法是可以实现的,感兴趣的小伙伴动起来吧。
posted on 2019-11-04 11:19 Attack-DrHao 阅读(943) 评论(0) 编辑 收藏 举报