Определение положения в космосе на основе сопоставления изображения с 3D-цифровой моделью поверхности. Никита Шахулов

тестовых выборок. Метод, основанный на обучении, может улучшить производительность позирования камеры при позиционировании монокулярных изображений с шестью степенями свободы (6DOF) и демонстрирует большие перспективы в области 3D-модели положения камеры. Было предложено несколько решений для работы с сквозной сетью. Кендалл и др. [27] представили сверточную нейронную сеть (CNN), основанную на монокулярной системе повторной локализации 6DOF в реальном времени, чтобы возвращать позу камеры из одного изображения RGB сквозным способом без каких-либо дополнительных вспомогательных условий. Обучающая метка CNN была сгенерирована автоматически из видеозаписи сцены с помощью SfM и многовидового стерео (MVS). Затем обучение передаче было использовано для определения перемещения в крупномасштабных наборах данных классификации, что стало первым применением CNN в сквозном позиционировании положения камеры 6DOF. Ву и др. [28] представили три технологии перемещения камеры на основе CNN и провели углубленное исследование и анализ CNN для перемещения камеры. Все методы, упомянутые выше, могут работать только тогда, когда информация о глубине недоступна, что является наиболее очевидным ограничением CNN в физической области.