基于混合全局池化的回环检测算法

• 作者: 宋周锐
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉同步定位与建图 回环检测 深度学习 卷积神经网络加速 移动机器人
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 115-120,126
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 字数: 6891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.019

摘要

基于深度学习的回环检测算法已被验证性能优于传统方法.然而深度学习计算量大,在移动机器人上往往难以部署大型卷积神经网络,而小型卷积神经网络在大型场景中表现欠佳.对此,本文提出一种将大型卷积神经网络部署在移动机器人上的方案.首先,利用混合全局池化层将特征图转换为特征向量,实验表明该方法与其他更复杂方法性能相当,计算更简单.然后提出一种基于块浮点数的卷积神经网络加速引擎,可显著地降低运算能耗,在不需要重新训练的情况下,几乎没有导致性能损失.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋周锐	北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0