RobustLoc: 도전적인 주행 환경에서 견고한 카메라 자세 회귀

카메라 재위치결정은 자율주행에 다양한 응용 분야가 있습니다.기존의 카메라 포즈 회귀 모델들은 환경 변화가 거의 없는 이상적인 시나리오만을 고려하였습니다. 계절, 날씨, 조명 변화, 그리고 불안정한 물체의 존재와 같은 도전적인 주행 환경을 처리하기 위해, 우리는 신경 미분 방정식에서 견고성을 유도하는 RobustLoc를 제안합니다. 우리의 모델은 다중 시점 이미지에서 특징 맵을 추출하기 위해 합성곱 신경망을 사용하며, 정보를 상호적으로 확산시키는 견고한 신경 미분 방정식 확산 블록 모듈과 다층 훈련을 통해 차량의 포즈를 추정하는 분기 포즈 디코더를 사용합니다. 실험 결과, RobustLoc는 현재 최신의 카메라 포즈 회귀 모델들을 능가하고 다양한 환경에서 견고한 성능을 보임을 입증하였습니다. 우리의 코드는 다음 링크에서 제공됩니다: https://github.com/sijieaaa/RobustLoc