論文の概要: SeqNet: Learning Descriptors for Sequence-based Hierarchical Place
Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11603v2
- Date: Wed, 24 Feb 2021 01:52:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-25 13:49:17.129498
- Title: SeqNet: Learning Descriptors for Sequence-based Hierarchical Place
Recognition
- Title（参考訳）: SeqNet:シーケンスベースの階層的場所認識のための学習記述子
- Authors: Sourav Garg and Michael Milford
- Abstract要約: 本稿では,高性能初期一致仮説生成器を生成する新しいハイブリッドシステムを提案する。
シーケンス記述子はseqnetと呼ばれる時間畳み込みネットワークを使って生成される。
次に、ショートリスト付き単一画像学習記述子を用いて選択的な逐次スコアアグリゲーションを行い、全体の位置一致仮説を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.714928102950594
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual Place Recognition (VPR) is the task of matching current visual imagery
from a camera to images stored in a reference map of the environment. While
initial VPR systems used simple direct image methods or hand-crafted visual
features, recent work has focused on learning more powerful visual features and
further improving performance through either some form of sequential matcher /
filter or a hierarchical matching process. In both cases the performance of the
initial single-image based system is still far from perfect, putting
significant pressure on the sequence matching or (in the case of hierarchical
systems) pose refinement stages. In this paper we present a novel hybrid system
that creates a high performance initial match hypothesis generator using short
learnt sequential descriptors, which enable selective control sequential score
aggregation using single image learnt descriptors. Sequential descriptors are
generated using a temporal convolutional network dubbed SeqNet, encoding short
image sequences using 1-D convolutions, which are then matched against the
corresponding temporal descriptors from the reference dataset to provide an
ordered list of place match hypotheses. We then perform selective sequential
score aggregation using shortlisted single image learnt descriptors from a
separate pipeline to produce an overall place match hypothesis. Comprehensive
experiments on challenging benchmark datasets demonstrate the proposed method
outperforming recent state-of-the-art methods using the same amount of
sequential information. Source code and supplementary material can be found at
https://github.com/oravus/seqNet.
- Abstract（参考訳）: 視覚的場所認識(VPR)は、カメラから環境の参照マップに格納された画像に現在の視覚画像をマッチングするタスクである。
初期のvbrシステムは単純な直接画像法や手作りの視覚機能を使用していたが、近年の研究では、より強力な視覚特徴の学習と、何らかのシーケンシャルマッチング/フィルタまたは階層マッチングプロセスによるパフォーマンス向上に重点が置かれている。
いずれの場合も、最初の1枚の画像ベースのシステムの性能は完璧とは程遠いため、シーケンスマッチングや(階層的なシステムの場合)リファインメントの段階に大きなプレッシャーがかかる。
本論文では,単一画像学習ディスクリプタを用いた選択的連続スコア集計を可能にする,短時間学習型シーケンシャルディスクリプタを用いた高性能初期一致仮説生成器を作成する新しいハイブリッドシステムを提案する。
シーケンシャルディスクリプタは、seqnetと呼ばれるテンポラリ畳み込みネットワークを使用して生成され、1次元畳み込みを使用して短い画像シーケンスをエンコードし、参照データセットから対応するテンポラリディスクリプタとマッチングし、場所マッチ仮説の順序リストを提供する。
次に,各パイプラインから短縮された単一画像学習記述子を用いて選択的に逐次スコアアグリゲーションを行い,全体の位置マッチング仮説を生成する。
難解なベンチマークデータセットに関する包括的実験により、同一量のシーケンシャル情報を用いた最新の最先端手法よりも優れた手法が示された。
ソースコードと補足資料はhttps://github.com/oravus/seqnetにある。
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