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DYNAMIC OBJECT-AWARE MONOCULAR VISUAL ODOMETRY WITH LOCAL AND GLOBAL INFORMATION AGGREGATION
Wan Yiming1,2; Gao Wei1,2; Han Sheng1,2; Wu Yihong1,2
2020-10
会议名称International Conference on Image Processing
会议日期2020.10.25-2020.10.28
会议地点Abu Dhabi, United Arab Emirates
摘要

In this paper, we present a deep learning-based approach to
monocular visual odometry. We propose a LCGR(Local Convolution
and Global RNN) module which utilizes several independent
3D convolution layers to filter noise from features
extracted by FlowNet, as well as to model local information,
and a Bi-ConvLSTM layer to model time series and capture
global information. In addition, our network jointly predicts
optical flow as an auxiliary task by measuring photometric
consistency in a self-supervised way to help the encoder for
better motion feature extraction. In order to alleviate the effects
of non-Lambertian surfaces and dynamical objects in
the scene, a confidence mask layer is estimated and epipolar
constraint is added to the training process. Experiment results
indicate competitive performance of the proposed framework
to the state-of-art methods.

收录类别EI
语种英语
七大方向——子方向分类三维视觉
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/39154
专题模式识别国家重点实验室_机器人视觉
通讯作者Gao Wei
作者单位1.中国科学院自动化研究所
2.中国科学院大学
第一作者单位中国科学院自动化研究所
通讯作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Wan Yiming,Gao Wei,Han Sheng,et al. DYNAMIC OBJECT-AWARE MONOCULAR VISUAL ODOMETRY WITH LOCAL AND GLOBAL INFORMATION AGGREGATION[C],2020.
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