Semantic Segmentation in the Task of Long-Term Visual Localization

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F21%3A43962461" target="_blank" >RIV/49777513:23520/21:43962461 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-87725-5_3" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-87725-5_3</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87725-5_3" target="_blank" >10.1007/978-3-030-87725-5_3</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Semantic Segmentation in the Task of Long-Term Visual Localization

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, it is discussed the problem of long-term visual localization with a using of the Aachen Day-Night dataset. Our experiments confirmed that carefully fine-tuning parameters of the Hierarchical Localization method can lead to enhance the visual localization accuracy. Next, our experiments show that it is possible to find an image’s area that does not add any valuable information in long-term visual localization and can be removed without losing the localization accuracy. The approach of using the method of semantic segmentation for preprocessing helped to achieve comparable state-of-the-art results in the Aachen Day-Night dataset.

Název v anglickém jazyce

Semantic Segmentation in the Task of Long-Term Visual Localization

Popis výsledku anglicky

In this paper, it is discussed the problem of long-term visual localization with a using of the Aachen Day-Night dataset. Our experiments confirmed that carefully fine-tuning parameters of the Hierarchical Localization method can lead to enhance the visual localization accuracy. Next, our experiments show that it is possible to find an image’s area that does not add any valuable information in long-term visual localization and can be removed without losing the localization accuracy. The approach of using the method of semantic segmentation for preprocessing helped to achieve comparable state-of-the-art results in the Aachen Day-Night dataset.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

6th International Conference, ICR 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedings

ISBN

978-3-030-87724-8

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

27-39

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

St. Petersburg, Russia (virtual)

Datum konání akce

27. 9. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000711832900003