論文の概要: Improving Visual Place Recognition Performance by Maximising Complementarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08416v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 19:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 05:09:05.252419
• Title: Improving Visual Place Recognition Performance by Maximising Complementarity
• Title（参考訳）: 相補性最大化による視覚位置認識性能の向上
• Authors: Maria Waheed, Michael Milford, Klaus D. McDonald-Maier, Shoaib Ehsan
• Abstract要約: 本稿では,最先端VPR手法の相互補完性を初めて体系的に検討する。 それらの組み合わせを識別することで、パフォーマンスが向上する。 結果は、広く使われている10のVPRデータセット上で8つの最先端のVPR手法に対して提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.37892767050086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual place recognition (VPR) is the problem of recognising a previously visited location using visual information. Many attempts to improve the performance of VPR methods have been made in the literature. One approach that has received attention recently is the multi-process fusion where different VPR methods run in parallel and their outputs are combined in an effort to achieve better performance. The multi-process fusion, however, does not have a well-defined criterion for selecting and combining different VPR methods from a wide range of available options. To the best of our knowledge, this paper investigates the complementarity of state-of-the-art VPR methods systematically for the first time and identifies those combinations which can result in better performance. The paper presents a well-defined framework which acts as a sanity check to find the complementarity between two techniques by utilising a McNemar's test-like approach. The framework allows estimation of upper and lower complementarity bounds for the VPR techniques to be combined, along with an estimate of maximum VPR performance that may be achieved. Based on this framework, results are presented for eight state-of-the-art VPR methods on ten widely-used VPR datasets showing the potential of different combinations of techniques for achieving better performance.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)は、これまで訪れた場所を視覚情報を用いて認識する問題である。 VPR法の性能向上のための多くの試みが文献で行われている。 最近注目されているアプローチの1つは、異なるVPRメソッドが並列に実行されるマルチプロセス融合であり、その出力はより良いパフォーマンスを達成するために組み合わせられている。 しかし、マルチプロセス融合は、様々なオプションから異なるVPRメソッドを選択し、組み合わせるための明確な基準を持っていない。 そこで本研究では,最先端のVPR手法の相互補完性を初めて体系的に検討し,それらの組み合わせによって性能が向上することを示す。 本稿は,mcnemarテストライクなアプローチを活用し,2つの手法間の相補性を見出すための健全性チェックとして機能する,明確に定義されたフレームワークを提案する。 このフレームワークにより、vpr技術の上位および下位の相補性境界の推定と、達成可能な最大vpr性能の推定を組み合わせることができる。 この枠組みに基づいて,10個の広く使用されているVPRデータセット上で8つの最先端VPR手法について,性能向上のための異なる組み合わせの可能性を示す結果が提示される。

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