基于混合全局池化的回环检测算法

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。