基于ResNeSt-APW的多模块闭环检测方法

本发明公开了一种基于ResNeSt‑APW的多模块闭环检测方法，包括在去除ResNeSt模型中的全局平均池化层及其之后的网络层，在此之后增加一个1×1大小的卷积层；之后添加APW对卷积后的特征图进行下采样计算，并采用ReLU激活函数对输出结果进行激活，所述APW对任意大小的特征图进行计算之后，都生成一个固定大小的特征图；采用LLE算法对输出特征进行降维，并将该特征展开为一个一维矩阵，进行相似度计算；在基于超级字典的基础上将超级字典与历史帧映射区域分为若干个小模块，在每个模块的首尾部分别选取一张图片；采用多线程的方式同时计算所选取的图片与当前图片的相似度。本发明在准确率‑召回率的性能上是具有优势的，同时，检索方式相比于超级字典等方法在耗时方面是有所提升的。

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