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Learning a deep metric:A Lightweight Relation Network for Loop Closure in Complex Industrial Scenarios

Chinese Journal of Electronics 2021年第1期30卷 45-54页

作者： JIN Sheng CHEN Liang GAO Yu SHEN Changqing SUN Rongchuan School of Mechanical and Electric Engineering Soochow University School of Rail Transportation Soochow University

The similarity metric in Loop closure detection(LCD) is still considered in an old fashioned way, i.e. to pre-define a fixed distance function, leading to a limited performance. This paper proposes a general framework named LRN-LCD, i.e. a Lightweight relation network for LCD, which combines the feature extraction module and similarity metric module into a simple and lightweight network. The LRN-LCD, an end-to-end framework, can learn a non-linear deep similarity metric to detect loop closures from different scenes. Moreover, the LRN-LCD supports image sequences as input to speed up the similarity metric in real-time applications. Extensive experiments on several open datasets illustrate that LRN-LCD is more robust to strong condition variations and viewpoint variations than the mainstream methods.

关键词： lightweight relation network image sequences similarity metric feature extraction module SLAM (robots) loop closure detection robot vision nonlinear deep similarity loop closures fixed distance function learning (artificial intelligence) LRN-LCD framework feature extraction deep metric

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