تجاوز الخسارة الضوئية لتقدير الحركة الذاتية ذاتية التدريب

الوضع النسبي الدقيق هو أحد المكونات الرئيسية في تقدير الحركة البصري (VO) والترقيم والموقع المتزامنين (SLAM). مؤخرًا، جذب الإطار التعليمي الذاتي الذي يقوم بتحسين الوضع النسبي وعمق الصورة المستهدفة بشكل مشترك اهتمام المجتمع العلمي. تعتمد الأعمال السابقة على الخطأ الضوئي الناتج من الأعماق والأوضاع بين الإطارات المجاورة، والذي يحتوي على خطأ نظامي كبير في المشاهد الواقعية بسبب الأسطح المنعكسة والإغلاق. في هذا البحث، نغلق الفجوة بين الخسارة الهندسية والخسارة الضوئية من خلال تقديم خسارة التوافق المقيدة بالهندسة القطبية في إطار تعليمي ذاتي. تم تقييم طريقة البحث على مجموعة بيانات KITTI، حيث أظهرت تفوقًا كبيرًا على أفضل الأساليب غير المشرفة لتقدير الحركة الذاتية. الرمز والبيانات متوفرين على https://github.com/hlzz/DeepMatchVO.