Fugu-MT 論文翻訳(概要): EchoVPR: Echo State Networks for Visual Place Recognition

論文の概要: EchoVPR: Echo State Networks for Visual Place Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05572v1
Date: Mon, 11 Oct 2021 19:25:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-14 08:37:35.347749
Title: EchoVPR: Echo State Networks for Visual Place Recognition
Title（参考訳）: echovpr: 視覚位置認識のためのecho state networks
Authors: Anil Ozdemir, Andrew B. Barron, Andrew Philippides, Michael Mangan, Eleni Vasilaki, Luca Manneschi
Abstract要約: 一連のESNを提示し、それらのVPR問題への適用性について分析する。 ESNは、データのシーケンシャルなダイナミクスを利用するクラスリード型VPRモデル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）: 0.8155575318208631
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recognising previously visited locations is an important, but unsolved, task in autonomous navigation. Current visual place recognition (VPR) benchmarks typically challenge models to recover the position of a query image (or images) from sequential datasets that include both spatial and temporal components. Recently, Echo State Network (ESN) varieties have proven particularly powerful at solving machine learning tasks that require spatio-temporal modelling. These networks are simple, yet powerful neural architectures that -- exhibiting memory over multiple time-scales and non-linear high-dimensional representations -- can discover temporal relations in the data while still maintaining linearity in the learning. In this paper, we present a series of ESNs and analyse their applicability to the VPR problem. We report that the addition of ESNs to pre-processed convolutional neural networks led to a dramatic boost in performance in comparison to non-recurrent networks in four standard benchmarks (GardensPoint, SPEDTest, ESSEX3IN1, Nordland) demonstrating that ESNs are able to capture the temporal structure inherent in VPR problems. Moreover, we show that ESNs can outperform class-leading VPR models which also exploit the sequential dynamics of the data. Finally, our results demonstrate that ESNs also improve generalisation abilities, robustness, and accuracy further supporting their suitability to VPR applications.
Abstract（参考訳）: 以前訪れた場所を認識することは、自律的なナビゲーションにおいて重要だが未解決のタスクである。現在の視覚的位置認識(VPR)ベンチマークは、通常、空間的コンポーネントと時間的コンポーネントの両方を含むシーケンシャルデータセットからクエリ画像(または画像)の位置を復元するモデルに挑戦する。最近、Echo State Network(ESN)の変種は、時空間モデリングを必要とする機械学習タスクの解決に特に強力であることが証明されている。これらのネットワークはシンプルだが強力なニューラルネットワークであり、複数の時間スケールと非線形の高次元表現に記憶を示すことによって、学習の線形性を維持しながら、データの時間的関係を発見できる。本稿では,一連のESNを提示し,そのVPR問題への適用性について分析する。我々は、前処理された畳み込みニューラルネットワークへのESNの追加が、4つの標準ベンチマーク(GardensPoint, SPEDTest, ESSEX3IN1, Nordland)の非リカレントネットワークと比較して劇的な性能向上につながったことを報告した。さらに、ESNは、データのシーケンシャルなダイナミクスを利用するクラスリード型VPRモデルよりも優れていることを示す。最後に, ESNは一般化能力, 堅牢性, 精度も向上し, VPRアプリケーションへの適合性も向上することを示した。

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