一种基于关联指导网络的长期视觉定位方法

本发明计算机视觉技术领域，公开一种基于关联指导网络的长期视觉定位方法。模型训练阶段包括感知网络训练和概念网络训练；概念网络训练完成后，概念网络作为预训练模型对感知网络进行训练，概念网络同时进行优化；关联指导机制进行信息交互；图像检索阶段，采用训练完成后的感知网络进行图像检索。该发明通过领域自适应学习及关联指导机制将概念网络中的特征用于指导感知网络中的特征学习，使模型最后训练得到的特征在环境变化下具有鲁棒性。此外，本发明使用了一种不需要额外数据构成的概念数据库用于对概念网络进行自启发的学习，以更好的对感知网络进行域特征指导，从而提高最终的图像检索性能。