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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 715 - 718 (4page)
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Visual place localization (VPL) is a problem finding the closest database image from a query image. Since the outdoor images can be recognized from GPS sensors, VPL in an indoor scene is a difficult problem. Also, Image changes indoors are more severe than outdoors. It is because the position of objects can be easily changed indoors. To tackle this problem, we propose a novel localization dataset with 3D objects considering their physical locations in a scene and encode semantic information using neural networks. Experimental results show that our proposed method outperforms other baseline methods on our localization dataset.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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