HFNet - 3.5 日本語

HF-Net はモノリシック CNN に基づく階層型位置特定アプローチで、ローカル特徴とグローバル記述子を同時に予測することにより、高精度な 6-DoF 位置特定を実現します。モノリシックなディープ ニューラル ネットワークにより記述子を抽出する HF-Net を使用した 6-DoF 視覚位置特定手法は、高い精度と拡張性、および効率を備えています。提案されたソリューションは、いくつかの大規模な公開ベンチマークでリアルタイムに動作しながら最先端の精度を達成しています。HF-Net の詳細は、https://arxiv.org/abs/1812.03506 を参照してください。

次の画像は、HFNet の結果を示しています。

次の表に、Vitis AI ライブラリでサポートされる HFNet モデルを示します。