融合NetVLAD和全连接层的三元神经网络交叉视角场景图像定位

薛朝辉; 周逸飏; 强永刚; 刘弋锋; 林晖

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融合NetVLAD和全连接层的三元神经网络交叉视角场景图像定位

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摘要

研究场景图像的地理定位问题在室外定位、目标搜寻、军事侦察等领域具有重要意义.针对街景影像与鸟瞰影像之间的交叉视角场景图像匹配与定位问题,本文提出了一种融合可训练局部聚集描述子向量NetVLAD(Net Vector of locally aggregated descriptors)和全连接层的三元神经网络(Triplet Network)定位方法(Tri-NetVLAD).三元神经网络由三组卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)构成,能同时处理3张影像,通过增大不匹配像对间的距离,减小匹配像对间的距离,实现图像检索与匹配;NetVLAD和全连接层的融合可以加强特征间的关联性.本文将CNN提取的局部卷积特征分别通过NetVLAD层和全连接层得到全局描述符与特征向量,并将二者融合,有效地提升了局部特征间的关联性,并保留了不同局部特征之间的差异性,提升了模型的定位精度;改进了 DBLloss(Distance-based layer loss),通过加入参数λ增强函数判别困难样本的能力,在提升模型的收敛速度和稳定性的同时也提升了模型的定位精度.在美国Vo and Hays公开数据集上的实验结果表明,Tri-NetVLAD取得了优于MCVPlaces、Triplet eDBL-Net和CVM-Net等现有方法的定位精度,在测试集上的精度高于63％.

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来源
《遥感学报》 |2021年第5期|1095-1107|共13页
作者
薛朝辉; 周逸飏; 强永刚; 刘弋锋; 林晖;
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作者单位

河海大学地球科学与工程学院南京211100;

河海大学地球科学与工程学院南京211100;

中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026;

中国电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041;

中国电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室北京100041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
交叉视角; 场景图像匹配与定位; 三元神经网络; NetVLAD; CNN(Convolutional Neural Networks);

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