論文の概要: Retrieval and Localization with Observation Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08516v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 06:14:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 14:20:21.987820
• Title: Retrieval and Localization with Observation Constraints
• Title（参考訳）: 観測制約による検索と位置決め
• Authors: Yuhao Zhou, Huanhuan Fan, Shuang Gao, Yuchen Yang, Xudong Zhang, Jijunnan Li, Yandong Guo
• Abstract要約: RLOCSと呼ばれる視覚的再局在化手法を提案する。 画像検索、意味整合性、幾何学的検証を組み合わせて正確な推定を行う。 本手法は, ローカライゼーションベンチマークにおいて多くの性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.010135672015704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate visual re-localization is very critical to many artificial intelligence applications, such as augmented reality, virtual reality, robotics and autonomous driving. To accomplish this task, we propose an integrated visual re-localization method called RLOCS by combining image retrieval, semantic consistency and geometry verification to achieve accurate estimations. The localization pipeline is designed as a coarse-to-fine paradigm. In the retrieval part, we cascade the architecture of ResNet101-GeM-ArcFace and employ DBSCAN followed by spatial verification to obtain a better initial coarse pose. We design a module called observation constraints, which combines geometry information and semantic consistency for filtering outliers. Comprehensive experiments are conducted on open datasets, including retrieval on R-Oxford5k and R-Paris6k, semantic segmentation on Cityscapes, localization on Aachen Day-Night and InLoc. By creatively modifying separate modules in the total pipeline, our method achieves many performance improvements on the challenging localization benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 正確な視覚的再ローカライゼーションは、拡張現実、仮想現実、ロボット工学、自動運転など、多くの人工知能アプリケーションにとって非常に重要である。 そこで本研究では,画像検索と意味的一貫性,幾何学的検証を組み合わせたrlocsと呼ばれる統合的な視覚再局在化手法を提案する。 ローカライゼーションパイプラインは粗大なパラダイムとして設計されている。 検索部では、ResNet101-GeM-ArcFaceのアーキテクチャをカスケードし、DBSCANと空間検証を用いて、より優れた初期粗いポーズを得る。 我々は,幾何学的情報と意味的一貫性を組み合わせた観測制約と呼ばれるモジュールを設計した。 r-oxford5kとr-paris6kの検索、都市景観の意味セグメンテーション、アーヘンの昼夜のローカライズ、inlocなど、オープンデータセットに関する包括的な実験が行われた。 パイプライン全体のモジュールを創造的に修正することで,課題となるローカライゼーションベンチマークにおいて,多数の性能改善を実現する。

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