基于改進NetVLAD圖像特征提取的回環(huán)檢測算法

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摘要：傳統(tǒng)回環(huán)檢測算法大都采用手工特征來表征圖像，在應(yīng)對光照、視角等環(huán)境變化時的魯棒性較差，并且特征提取比較耗時，很難滿足實時性要求。針對上述問題，提出了一種改進的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征的回環(huán)檢測算法。具體地，在經(jīng)典NetVLAD算法中引入空洞空間金字塔池化模塊，通過多尺度特征融合，在降維的同時提高了特征圖的分辨率，得到更加魯棒且緊湊的圖像特征描述。（剩余10612字）