論文の概要: DASGIL: Domain Adaptation for Semantic and Geometric-aware Image-based Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00573v2
• Date: Wed, 25 Nov 2020 15:47:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:18:38.870687
• Title: DASGIL: Domain Adaptation for Semantic and Geometric-aware Image-based Localization
• Title（参考訳）: DASGIL: 意味的および幾何学的画像に基づく局所化のためのドメイン適応
• Authors: Hanjiang Hu, Zhijian Qiao, Ming Cheng, Zhe Liu and Hesheng Wang
• Abstract要約: 環境変化下での視覚的長期化は、自律走行と移動ロボット工学において難しい問題である。 視覚的位置認識のための多スケール潜在埋め込み表現に幾何学的および意味的情報を融合する新しいマルチタスクアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.294822556484345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-Term visual localization under changing environments is a challenging problem in autonomous driving and mobile robotics due to season, illumination variance, etc. Image retrieval for localization is an efficient and effective solution to the problem. In this paper, we propose a novel multi-task architecture to fuse the geometric and semantic information into the multi-scale latent embedding representation for visual place recognition. To use the high-quality ground truths without any human effort, the effective multi-scale feature discriminator is proposed for adversarial training to achieve the domain adaptation from synthetic virtual KITTI dataset to real-world KITTI dataset. The proposed approach is validated on the Extended CMU-Seasons dataset and Oxford RobotCar dataset through a series of crucial comparison experiments, where our performance outperforms state-of-the-art baselines for retrieval-based localization and large-scale place recognition under the challenging environment.
• Abstract（参考訳）: 環境の変化による視覚的長期化は、季節や照明のばらつきなどによる自律運転や移動ロボットの課題である。 ローカライゼーションのための画像検索は、この問題に対する効率的かつ効果的な解決策である。 本稿では,視覚的位置認識のための多スケール潜在埋め込み表現に幾何学的および意味的情報を融合する,新しいマルチタスクアーキテクチャを提案する。 人間の努力なしに高品質な地上の真理を利用するために, 仮想KITTIデータセットから実世界のKITTIデータセットへのドメイン適応を実現するために, 対戦訓練に有効なマルチスケール特徴判別器を提案する。 提案手法は拡張されたcmu-seasonsデータセットとoxford robotcarデータセット上で検証され,課題環境下での検索ベースラインと大規模位置認識において,その性能が最先端のベースラインを上回る重要な比較実験を行った。

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