Sémantická segmentace v dlouhodobé vizuální lokalizaci

Abstract

Tato práce má pět hlavních cílů. Nejprve mapuje datové sady používané pro dlouhodobou vizuální lokalizaci a vybere vhodné datové sady pro další vyhodnocení. Dále je vybrán a vylepšen jeden ze současných state-of-the-art přístupů. Výsledky s pečlivě vyladěnými parametry vybrané metody dosahují lepších výsledků lokalizace. Dále je ukázáno, že dynamické objekty v obrázku jsou pro dlouhodobou vizuální lokalizaci zbytečné, protože neobsahují žádnou užitečnou informaci a lze je zcela odstranit. Čtvrtým cílem této práce je pokusit se vložit sémantickou informaci do detektoru a deskriptoru klíčových bodů SuperPoint úpravou trénovacích dat. Závěrem je dosaženo nových state-of-the-art výsledků na vybrané datové sadě aplikací nového přístupu filtrování klíčových bodů založeného na sémantické informaci. Význam této práce ukazuje důležitost analýzy obrazové informace v úloze dlouhodobé vizuální lokalizace a detekce klíčových bodů obecně.