Good Deep Features to Track: Self-Supervised Feature Extraction and Tracking in Visual Odometry

📄 arXiv: 2509.08333v1 📥 PDF

作者: Sai Puneeth Reddy Gottam, Haoming Zhang, Eivydas Keras

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-09-10

备注: This short paper has been accepted as a workshop paper at European Conference on Mobile Robots 2025

💡 一句话要点

提出自监督特征提取与跟踪方法，提升视觉里程计在复杂环境下的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉里程计 自监督学习 特征提取 特征跟踪 深度学习 机器人导航 运动估计

📋 核心要点

  1. 现有视觉里程计在复杂环境下，由于光照变化、动态场景和低纹理等因素，特征提取和跟踪性能下降。
  2. 提出一种自监督学习方法，通过任务特定反馈来增强深度特征提取和跟踪，提升特征的稳定性和信息量。
  3. 该方法旨在提高视觉里程计在复杂环境中的泛化能力和可靠性，从而提升整体定位性能。

📝 摘要（中文）

基于视觉的定位技术取得了显著进展，但其性能在大型、户外和长期场景中常常下降，这归因于光照变化、动态场景和低纹理区域等因素。这些挑战会降低特征提取和跟踪的质量，而特征提取和跟踪对于准确的运动估计至关重要。虽然诸如SuperPoint和SuperGlue等基于学习的方法显示出改进的特征覆盖率和鲁棒性，但它们仍然面临着分布外数据的泛化问题。本文通过自监督学习和任务特定反馈来增强深度特征提取和跟踪，从而解决这个问题。该方法旨在促进稳定且信息丰富的特征，从而提高在具有挑战性环境中的泛化能力和可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉里程计在复杂环境下的特征提取和跟踪容易失效，导致定位精度下降。现有学习方法如SuperPoint和SuperGlue在分布外数据上泛化能力不足，无法有效应对光照变化、动态场景和低纹理区域等挑战。

核心思路：利用自监督学习，无需人工标注数据，通过任务相关的反馈信号来训练特征提取器，使其提取更稳定、信息量更丰富的特征。这种方法旨在提高特征在不同环境下的泛化能力，从而提升视觉里程计的鲁棒性。

技术框架：整体框架包含特征提取模块和跟踪模块。特征提取模块使用深度神经网络，通过自监督学习进行训练。跟踪模块利用提取的特征进行帧间匹配，估计相机运动。任务特定反馈信号用于指导特征提取器的训练，使其提取的特征更适合于跟踪任务。

关键创新：核心创新在于利用自监督学习和任务特定反馈来优化特征提取器。与传统的监督学习方法相比，自监督学习可以利用大量无标签数据，提高模型的泛化能力。任务特定反馈则可以引导模型学习更适合于跟踪任务的特征表示。

关键设计：具体的自监督学习任务和损失函数设计是关键。例如，可以使用帧间几何一致性作为自监督信号，设计损失函数来鼓励提取的特征在相邻帧之间保持一致性。网络结构的选择也很重要，需要选择能够有效提取图像特征的深度神经网络，例如卷积神经网络或Transformer网络。此外，还需要仔细调整训练参数，以获得最佳的性能。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的自监督特征提取和跟踪方法在复杂环境下的有效性。具体性能数据未知，但摘要中提到该方法能够提升特征的稳定性和信息量，从而提高视觉里程计的泛化能力和可靠性。与现有方法相比，该方法在分布外数据上表现出更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。在这些应用中，视觉里程计是实现自主定位和地图构建的关键技术。通过提高视觉里程计在复杂环境下的鲁棒性，可以提升这些应用的可靠性和性能，例如在光照变化剧烈的隧道中，或者在动态的城市环境中，实现更精确的定位和导航。

📄 摘要（原文）

Visual-based localization has made significant progress, yet its performance often drops in large-scale, outdoor, and long-term settings due to factors like lighting changes, dynamic scenes, and low-texture areas. These challenges degrade feature extraction and tracking, which are critical for accurate motion estimation. While learning-based methods such as SuperPoint and SuperGlue show improved feature coverage and robustness, they still face generalization issues with out-of-distribution data. We address this by enhancing deep feature extraction and tracking through self-supervised learning with task specific feedback. Our method promotes stable and informative features, improving generalization and reliability in challenging environments.