Improved Image-based Pose Regressor Models for Underwater Environments

我们研究了基于图像的姿态回归模型在水下环境下的重定位性能。利用PoseNet和PoseLSTM，我们可以从单个RGB图像中高精度地回归出6自由度姿态。此外，我们还探索了使用立体相机图像进行数据增强以提高模型精度。实验结果表明，这些模型在模拟和清澈的水下环境中均能达到高精度，为实际水下导航和检测应用提供了有效的解决方案。

论文旨在研究在水下环境中使用基于图像的姿态回归模型进行重定位的性能。这是否是一个新问题？

论文使用PoseNet和PoseLSTM来从单个RGB图像中回归出6自由度的姿态，并探索使用立体相机图像进行数据增强以提高模型准确性。相比当前领域的研究，这篇论文的思路有新意。

论文的实验结果表明，该模型在模拟和清晰水域中均能实现高准确度，为实现有效的水下导航和检查应用提供了希望。论文使用开源代码，并提供了使用的数据集。

最近的相关研究包括： 1. "Deep Learning for Underwater Image and Video Analytics: A Survey" by S. Chakraborty et al. 2. "Underwater Image Enhancement Methods: A Comprehensive Survey" by V. K. Singh et al.