DINO-Mix: 优化视觉地点识别的基础视觉模型和特征混合
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过利用 DINOv2 模型作为骨干网络对图像进行修剪和微调以提取鲁棒的图像特征，我们提出了一种名为 DINO-Mix 的新颖的 VPR 架构，通过基础视觉模型的强大图像特征提取能力和基于 MLP-Mixer 的特征聚合模块，实现全局鲁棒和可泛化的特征描述，从而实现高精度的 VPR。我们的实验证明，所提出的 DINO-Mix...
该文介绍了一种名为 DINO-Mix 的新型 VPR 架构，利用 DINOv2 模型修剪和微调图像以提取鲁棒的特征，并通过 MLP-Mixer 特征聚合模块实现全局鲁棒和可泛化的特征描述，从而实现高精度的 VPR。
