GCNv2-SLAM：用CNN提取特征点取代ORB

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作者：夏天

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71515279

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论文：

V1：Geometric Correspondence Network for Camera Motion Estimation

Jiexiong Tang, 2018, IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS

V2：GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM

https://github.com/jiexiong2016/GCNv2_SLAM

主要思想：

用CNN学习特征点和描述子的提取，利用RGB-D深度信息、相机真实相对位姿，通过3D-2D投影关系进行监督学习。

V1版本采用CNN+RCNN得到原图尺寸（resize成ResNet可接受大小320\*240）中每个像素点为keypoint的概率，以及每个像素点的描述子向量（256\*1）

在V2版本中借鉴SuperPoint思想，简化网络结构，并构建与ORBSLAM2相同的二进制描述子来加速匹配，并结合ORBSLAM2，替换掉特征提取部分，构建了TX2上实时的GCNv2-SLAM.

做法：

V1：

1. 输入：

两张有重叠部分的图像，输出：图像中每个像素是特征点的概率和像素点的描述子向量。

2. 监督信息的产生

训练数据：

通过Harris角点对A图像进行检测，为了生成足够的特征点，运行两次检测过程，第一次用全图进行检测，第二次将图像分割成4\*4的小块进行检测。

对于A图中检测到的角点，利用AB图之间的相对位姿关系，进行warp

$y_i^*=\pi ^{-1}(R ·\pi(x_i, d_i) + t)$，得到在B图中的真实对应关系，对于无深度值可投影后超出边界的特征点丢弃，好处在于对于图像中比较相似的地方但非真实匹配的地方不会误判，也能保证相同的特征点在两张图中都能出现（可借鉴，但由于采用Harris角点，所以检测出的特征点应该来说比较密集）。

如上，真实特征点和真实匹配点对均得到了，但由于不可避免的噪声（深度信息的噪声，Ground truth的误差，相机内参标定误差，），可能导致warp keypoint的匹配精度受损，故在计算Loss的时候寻找近邻的阈值放宽，认为在5个像素的以内都是真值。

3. 网络结构 & LOSS

V2：

1. 输入：两张有重叠部分的图像，输出：图像中每个像素是特征点的概率和像素点的**二进制**描述子向量。拥有和GCN相近的精度，推理用时更短，并在板载无人机上（TX2）上能达到20Hz-40Hz的运行速度。

6. 监督信息的产生

训练数据：

不同于V1，采用SHI-Tomasi角点，检测16\*16的图像块，其他操作如V1。

This leads to better distribution of keypoints and the objective function directly reflects the ability to track the keypoints based on texture。

7. 网络结构 & LOSS

效果：

V1：

且在长时间的序列中没有发生跟踪丢失的现象。

V2：

总结：

在V1中作者提到的展望在V2基本完成了（更高效/二进制描述子）。

孪生网络训练方式借鉴，可以考虑结合语义之类，用Harris或其他角点检测方法，提取的还是低维度信息，而且通篇都是利用3D投影变换进行的学习，不是单纯的像Superpoint着眼于特征点提取上，尽管在outdoor数据上也取得了较好的效果，但其他泛化效果有待考察（利用RGB-D局限于室内尺度），但任务驱动型思想很好。（emm..我都想到了就是还没做出来）

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