【论文笔记】视觉重定位 层级场景坐标回归 Hierarchical Scene Coordinate Classification and Regression 2020

Hierarchical Scene Coordinate Classification and Regressionfor Visual Localization

芬兰阿尔托大学 , Facebook AI Research

这篇论文的工作应该是在DSAC++ 的基础上改的,且仅仅对其场景坐标回归网络进行了改进。在大场景中也是SOTA，同时模型足够紧凑，解决了模型尺寸和容量的问题。未来可以考虑综合其他模块的改进进一步提升性能（如RANSAC模块，使用DSAC++的自适应RANSAC，或NG-RANSAC）。

本文针对的问题

DSAC++中，使用一个场景坐标回归网络对像素点对应的场景坐标进行稠密预测，然后使用pnp-RANSAC求解出相机位姿。

本文认为DSAC++的场景坐标回归网络泛化性不够，只适用于小场景。在大场景中感受野受限（DSAC的image patches输入），增大感受野（DSAC++）又容易过拟合。

由此本文提出HSC-Net，一种由粗到细层级结构的场景坐标回归网络。解决了场景坐标回归网络容易产生局部场景混淆的问题。

论文方法介绍

整体框架与DSAC++一样，但是对其场景坐标回归网络进行了改进，使用分层架构。

改进后的场景坐标回归网络由两个分类分支和一个回归分支，

分类分支分别为每个像素预测其区域标签（即属于哪个区域），两层分类分支则可以达到对场景进行层级分割的目的，最后得到sub regions。回归分支则在此基础上再对其场景坐标的偏移量进行回归预测。使用偏移量而不是绝对场景坐标，因为这样网络更容易拟合。

网络的详细结构：

base regression network 还是VGG_like的，但是在每一个输出层之前都加入了条件层（conditioning layer)。 条件层的想法来自于视觉推理的论文《FiLM: Visual reasoning witha general conditioning layer》。

条件层的结构如图：

首先有一个条件参数生成器（conditioning parameter generator），其以分类分支预测的标签图L为输入，输出缩放参数$\gamma$和平移参数β\beta