This article presents a lightweight visual place recognition approach, capable of achieving high performance with low computational cost, and feasible for mobile robotics under significant viewpoint and appearance changes. Results on several benchmark datasets confirm an average boost of 13% in accuracy, and 12x average speedup relative to state-of-the-art methods.

中文翻译：

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使用轻量级 CNN 进行重要视点和外观变化的整体视觉位置识别方法

本文提出了一种轻量级的视觉位置识别方法，能够以较低的计算成本实现高性能，并且在视点和外观发生重大变化的情况下适用于移动机器人。几个基准数据集的结果证实，相对于最先进的方法，准确率平均提高了 13%，平均加速提高了 12 倍。