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Salient Feature Selection for CNN-Based Visual Place Recognition CNN 기반 시각적 장소 인식을 위한 주요 특징 선택

Yutian CHEN, Wenyan GAN, Shanshan JIAO, Youwei XU, Yuntian FENG

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요약 :

모바일 로봇에 대한 최근 연구에 따르면 CNN(Convolutional Neural Network)은 특히 대규모 동적 환경의 시각적 장소 인식에서 인상적인 성능을 달성한 것으로 나타났습니다. 그러나 CNN은 로봇 내비게이션에 대한 실시간 요구를 충족할 수 없는 넓은 이미지 표현 공간을 제공합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 분산을 통해 CNN 계층에서 얻은 특징 맵의 특징 효율성을 평가하고 핵심 특징 맵을 예약하고 적응형 이진화를 수행하는 새로운 방법을 제안합니다. 실험 결과는 우리 방법의 효과와 효율성을 보여줍니다. 시각적 장소 인식을 위한 최신 방법과 비교할 때 우리의 방법은 정밀도가 크게 손실되지 않을 뿐만 아니라 이미지 표현 공간을 크게 줄입니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3102-3107
발행일
2018/12/01
공개일
2018/09/26
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7175
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Yutian CHEN
  Army Engineering University of PLA
Wenyan GAN
  Army Engineering University of PLA
Shanshan JIAO
  Army Engineering University of PLA
Youwei XU
  Army Engineering University of PLA
Yuntian FENG
  Army Engineering University of PLA

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