論文の概要: PIC-Net: Point Cloud and Image Collaboration Network for Large-Scale Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00658v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 05:58:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 06:34:01.931097
• Title: PIC-Net: Point Cloud and Image Collaboration Network for Large-Scale Place Recognition
• Title（参考訳）: PIC-Net:大規模位置認識のためのポイントクラウドと画像協調ネットワーク
• Authors: Yuheng Lu, Fan Yang, Fangping Chen, Don Xie
• Abstract要約: PIC-Net(Point cloud and Image Collaboration Network)を提案する。 夜間の認識性能を向上させるため,夜間の映像を昼間のスタイルに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.840923090996897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Place recognition is one of the hot research fields in automation technology and is still an open issue, Camera and Lidar are two mainstream sensors used in this task, Camera-based methods are easily affected by illumination and season changes, LIDAR cannot get the rich data as the image could , In this paper, we propose the PIC-Net (Point cloud and Image Collaboration Network), which use attention mechanism to fuse the features of image and point cloud, and mine the complementary information between the two. Furthermore, in order to improve the recognition performance at night, we transform the night image into the daytime style. Comparison results show that the collaboration of image and point cloud outperform both image-based and point cloud-based method, the attention strategy and day-night-transform could further improve the performance.
• Abstract（参考訳）: Place recognition is one of the hot research fields in automation technology and is still an open issue, Camera and Lidar are two mainstream sensors used in this task, Camera-based methods are easily affected by illumination and season changes, LIDAR cannot get the rich data as the image could , In this paper, we propose the PIC-Net (Point cloud and Image Collaboration Network), which use attention mechanism to fuse the features of image and point cloud, and mine the complementary information between the two. さらに,夜間の認識性能を向上させるため,夜間のイメージを昼間のスタイルに変換する。 比較の結果,イメージとポイントクラウドの協調は,イメージベースとポイントクラウドベースの手法,注意戦略と昼夜変換によってパフォーマンスがさらに向上する可能性が示唆された。

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