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摘要：本申请属于计算机视觉、图像处理技术领域，涉及基于终身学习的视觉定位方法和装置。方法包括：获取图像序列，所述图像序列包括时间上连续的多组图像，每组图像包括目标图像和源图像；根据深度估计网络和位姿估计网络，分别构建快速学习模型和持续记忆模型；根据快速学习模型和持续记忆模型，分别得到重投影图像，以计算一致性误差；以所述图像序列作为输入图像，根据所述一致性误差，对快速学习模型进行训练，得到快速学习模型参数；根据快速学习模型参数，对所述持续记忆模型进行更新，得到持续记忆模型参数；根据快速学习模型参数和持续记忆模型参数，进行视觉定位。采用本申请能够减缓“灾难性遗忘”现象。
主权项：1.基于终身学习的视觉定位方法，其特征在于，包括：获取图像序列，所述图像序列包括时间上连续的多组图像，每组图像包括目标图像和源图像；根据深度估计网络和位姿估计网络，分别构建快速学习模型和持续记忆模型；根据快速学习模型和持续记忆模型，分别得到重投影图像，以计算一致性误差；以所述图像序列作为输入图像，根据所述一致性误差，对快速学习模型进行训练，得到快速学习模型参数；根据快速学习模型和持续记忆模型，分别得到重投影图像，包括：根据快速学习模型，预测目标图像与对应源图像之间的相对位姿，结合所述相对位姿与相机矩阵，将源图像扭曲到对应目标图像，得到快速学习模型的重投影图像；根据持续记忆模型，预测目标图像与对应源图像之间的相对位姿，结合所述相对位姿与相机矩阵，将源图像扭曲到对应目标图像，得到持续记忆模型的重投影图像；根据快速学习模型参数，对所述持续记忆模型进行更新，得到持续记忆模型参数；根据快速学习模型参数，对所述持续记忆模型进行更新，得到持续记忆模型参数，包括：通过知识蒸馏学习的方式，将快速学习模型参数固化至持续记忆模型的自身网络参数中，以对所述持续记忆模型进行更新，得到持续记忆模型参数；持续记忆模型参数为： 式中，为持续记忆模型参数，为持续记忆模型中深度估计网络参数，为持续记忆模型中位姿估计网络参数；根据快速学习模型参数和持续记忆模型参数，进行视觉定位。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于终身学习的视觉定位方法和装置
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