Matlab代码演示：基于视觉特征的地标匹配与精度评估

资源摘要信息:"该资源为Matlab实现的演示代码，用于展示一篇发表于计算机视觉和模式识别会议（CVPR）2019的论文内容。代码在MATLAB R2017b环境下测试过。资源中包含一个名为'demo.m'的主运行文件，需要用户根据自己的环境设置mosek的路径才能运行。演示的主要内容包括在牛津机器人车数据集的时间序列中查找地标，并匹配指定的查询序列。这里用到的特征距离是预先计算的，基于VGG-16网络和NetVLAD架构提取的特征，并应用白化网络处理。同时，该演示集成了Pitts30k数据集上预训练的现有模型。演示的结果包括原始参考和查询序列的散点图、参考序列的拓扑结构图、选定的地标图以及最终匹配的精度和距离图。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境配置与使用： - MATLAB R2017b是MathWorks公司发布的一个版本，主要用于数值计算、可视化以及编程，广泛应用于工程计算、控制设计、数据分析等领域。 - 用户在使用代码前需要确保环境配置正确，包括安装Matlab R2017b以及所有依赖的工具箱。 2. CVPR会议： - CVPR，即计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition），是计算机视觉领域的顶级会议之一，每年吸引来自全世界的学者提交最新研究成果。 3. 牛津机器人车数据集： - 该数据集包含了牛津大学机器人实验室收集的机器人车行走轨迹数据，包括图像序列、位置和传感器数据，常用于研究计算机视觉中的定位和导航问题。 4. VGG-16网络： - VGG-16是一个由牛津大学VGG团队提出的深度卷积神经网络，常用于图像识别任务，因其结构简单且效果显著而被广泛应用。 ***VLAD架构： - NetVLAD是一种端到端的深度学习框架，用于从图像序列中提取特征并构建用于图像检索的向量表示，特别是在使用视觉定位与映射时表现突出。 6. 白化网络： - 白化是一种数据预处理技术，用于消除数据特征之间的相关性，并使得每个特征具有相同的方差，通常用于提高深度学习模型训练的效率和性能。 7. Pitts30k数据集： - Pitts30k是一个用于学习图像描述的大型数据集，它包含了30k的图像和描述对，常用于图像搜索和图像标注的研究。 8. mosek优化工具： - MOSEK是一个优化软件，用于解决线性、二次、半定和凸优化问题，是许多工程和金融领域应用中常用的求解器之一。 9. 特征距离计算与匹配： - 在计算机视觉中，特征距离是衡量图像特征相似度的重要手段，通常用于图像检索、场景重建等任务。在此演示中，预先计算的特征距离用于图像之间的匹配。 10. 结果展示： - 散点图用于直观展示不同图像序列之间的相似度。 - 拓扑结构图用于表示特征的层级或分类关系。 - 地标选择和最终匹配的精度与距离图展示了匹配算法的性能和效果。 11. 系统开源： - 标签"系统开源"表明该Matlab演示代码是开源的，用户可以访问项目的官方网站或资源库下载源代码，并在遵循相应许可协议的前提下自由使用、修改和分发代码。