論文の概要: Unsupervised Metric Relocalization Using Transform Consistency Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00608v1
• Date: Sun, 1 Nov 2020 19:24:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 23:45:53.411300
• Title: Unsupervised Metric Relocalization Using Transform Consistency Loss
• Title（参考訳）: 変換整合損失を用いた教師なしメトリック再局在
• Authors: Mike Kasper, Fernando Nobre, Christoffer Heckman, Nima Keivan
• Abstract要約: メートル法再ローカライズを行うためのトレーニングネットワークは、従来、正確な画像対応が必要である。 地図内のクエリ画像のローカライズは、登録に使用される参照画像に関係なく、同じ絶対的なポーズを与えるべきである。 提案手法は, 限られた地下構造情報が得られる場合に, 他の教師あり手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.19479868638925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training networks to perform metric relocalization traditionally requires accurate image correspondences. In practice, these are obtained by restricting domain coverage, employing additional sensors, or capturing large multi-view datasets. We instead propose a self-supervised solution, which exploits a key insight: localizing a query image within a map should yield the same absolute pose, regardless of the reference image used for registration. Guided by this intuition, we derive a novel transform consistency loss. Using this loss function, we train a deep neural network to infer dense feature and saliency maps to perform robust metric relocalization in dynamic environments. We evaluate our framework on synthetic and real-world data, showing our approach outperforms other supervised methods when a limited amount of ground-truth information is available.
• Abstract（参考訳）: メトリックの再ローカライズを行うためのトレーニングネットワークは、伝統的に正確な画像対応を必要とする。 実際には、これらはドメインカバレッジを制限したり、追加のセンサーを使用したり、大規模なマルチビューデータセットをキャプチャすることで得られる。 マップ内のクエリイメージのローカライズは、登録に使用される参照イメージに関係なく、同じ絶対的なポーズを持つべきである。 この直観に導かれ、我々は新しい変換一貫性損失を導出する。 この損失関数を用いて、ディープニューラルネットワークをトレーニングし、高密度特徴とサリエンシマップを推定し、動的環境におけるロバストな計量再局在を行う。 我々は,人工的および実世界のデータに関するフレームワークを評価し,限られた量の地中情報が利用可能である場合,他の教師あり手法よりも優れた手法を示す。

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