論文の概要: Where is your place, Visual Place Recognition?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06443v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 04:11:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:59:03.876806
• Title: Where is your place, Visual Place Recognition?
• Title（参考訳）: あなたの場所、視覚場所認識はどこですか?
• Authors: Sourav Garg, Tobias Fischer and Michael Milford
• Abstract要約: 視覚位置認識(vpr)は、外観や視点が大きく変化したにもかかわらず、同じ場所を認識できることが特徴である。 VPRはSpatial Artificial Intelligenceの重要なコンポーネントであり、ロボットプラットフォームとインテリジェントな拡張プラットフォームが物理的な世界を理解し理解できるようにする。 我々は,ドライバの配置表現や位置マッチング選択など,vpr領域におけるキーワークを特徴付け,調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.684385835751534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Place Recognition (VPR) is often characterized as being able to recognize the same place despite significant changes in appearance and viewpoint. VPR is a key component of Spatial Artificial Intelligence, enabling robotic platforms and intelligent augmentation platforms such as augmented reality devices to perceive and understand the physical world. In this paper, we observe that there are three "drivers" that impose requirements on spatially intelligent agents and thus VPR systems: 1) the particular agent including its sensors and computational resources, 2) the operating environment of this agent, and 3) the specific task that the artificial agent carries out. In this paper, we characterize and survey key works in the VPR area considering those drivers, including their place representation and place matching choices. We also provide a new definition of VPR based on the visual overlap -- akin to spatial view cells in the brain -- that enables us to find similarities and differences to other research areas in the robotics and computer vision fields. We identify numerous open challenges and suggest areas that require more in-depth attention in future works.
• Abstract（参考訳）: 視覚位置認識(vpr)は、外観や視点が大きく変化したにもかかわらず、同じ場所を認識できることが特徴である。 VPRは、Spatial Artificial Intelligenceの重要なコンポーネントであり、ロボットプラットフォームと拡張現実デバイスのようなインテリジェントな拡張プラットフォームによって、物理的な世界を理解し理解することができる。 本稿では,空間知的エージェントに要求を課すドライバが3つあり,従ってVPRシステムが存在することを観察する。1)センサや計算資源を含む特定のエージェント,2)このエージェントの動作環境,3)人工エージェントが実行する特定のタスク。 本稿では,VPR領域における位置表現やマッチング選択など,それらのドライバを考慮した主要作品を特徴づけ,調査する。 また、視覚的オーバーラップ(脳の空間ビュー細胞に似た)に基づく新しいVPRの定義も提供し、ロボット工学やコンピュータビジョンの分野における他の研究領域と類似点や相違点を見つけることができます。 我々は、多くのオープンな課題を特定し、将来の作業でより深い注意を必要とする領域を提案する。

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