論文の概要: Dark Reciprocal-Rank: Boosting Graph-Convolutional Self-Localization Network via Teacher-to-student Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00402v1
• Date: Sun, 1 Nov 2020 02:08:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 23:48:20.059147
• Title: Dark Reciprocal-Rank: Boosting Graph-Convolutional Self-Localization Network via Teacher-to-student Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: Dark Reciprocal-Rank:教師から学生への知識伝達によるグラフ畳み込み自己ローカライゼーションネットワークの強化
• Authors: Koji Takeda, Kanji Tanaka
• Abstract要約: グラフ分類問題として自己局在化を定式化し、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)をグラフ分類エンジンとして利用しようとする。 直感的なアプローチは、最先端の自己ローカライゼーションシステムで採用されている視覚的特徴記述子を直接グラフノード機能として使用することである。 実験により,提案したグラフ畳み込み自己ローカライゼーションネットワークは,最先端の自己ローカライゼーションシステムを大幅に上回る可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In visual robot self-localization, graph-based scene representation and matching have recently attracted research interest as robust and discriminative methods for selflocalization. Although effective, their computational and storage costs do not scale well to large-size environments. To alleviate this problem, we formulate self-localization as a graph classification problem and attempt to use the graph convolutional neural network (GCN) as a graph classification engine. A straightforward approach is to use visual feature descriptors that are employed by state-of-the-art self-localization systems, directly as graph node features. However, their superior performance in the original self-localization system may not necessarily be replicated in GCN-based self-localization. To address this issue, we introduce a novel teacher-to-student knowledge-transfer scheme based on rank matching, in which the reciprocal-rank vector output by an off-the-shelf state-of-the-art teacher self-localization model is used as the dark knowledge to transfer. Experiments indicate that the proposed graph-convolutional self-localization network can significantly outperform state-of-the-art self-localization systems, as well as the teacher classifier.
• Abstract（参考訳）: 近年,視覚ロボットの自己ローカライゼーションにおいて,グラフに基づくシーン表現とマッチングが,自己ローカライゼーションのための堅牢で差別的な手法として研究の関心を集めている。 効果はあるものの、計算とストレージのコストは大規模環境には及ばない。 この問題を解決するため,グラフ分類問題として自己局在化を定式化し,グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)をグラフ分類エンジンとして利用する。 直感的なアプローチは、最先端の自己ローカライゼーションシステムで採用されている視覚的特徴記述子を直接グラフノード機能として使用することである。 しかし、元の自己局在化システムにおけるそれらの優れた性能は、必ずしもGCNベースの自己局在化において複製されるとは限らない。 そこで,本研究では,教師の自己ローカライゼーションモデルによる相互ランクベクトルの出力をダーク・ナレッジとして,ランクマッチングに基づく新しい教師から学生への知識伝達方式を提案する。 実験により,提案するグラフ畳み込み型自己局所化ネットワークは,教師分類器と同様に最先端の自己局所化システムを大きく上回ることが示された。

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