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原创 LoST? Appearance-Invariant Place Recognition for Opposite Viewpoints using Visual Semantics

本文介绍一种基于语义信息的视觉位置识别方法，采用从粗到精的两阶段框架。首先使用LoST全局描述子进行粗匹配，通过整合道路、建筑和植被三类语义特征生成紧凑描述向量；然后在候选集内进行几何验证，利用卷积特征图的关键点匹配，结合语义一致性和邻域约束筛选匹配对。实验表明该方法在相反视角下具有较好的识别性能，通过调节几何验证阈值可绘制PR曲线评估系统表现。该方法创新性地融合了语义信息与卷积特征，提升了跨视角场景的识别鲁棒性。