論文の概要: NYU-VPR: Long-Term Visual Place Recognition Benchmark with View Direction and Data Anonymization Influences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09004v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 03:56:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 06:08:35.947641
• Title: NYU-VPR: Long-Term Visual Place Recognition Benchmark with View Direction and Data Anonymization Influences
• Title（参考訳）: NYU-VPR:ビュー方向とデータ匿名化の影響を考慮した長期視覚的位置認識ベンチマーク
• Authors: Diwei Sheng, Yuxiang Chai, Xinru Li, Chen Feng, Jianzhe Lin, Claudio Silva, John-Ross Rizzo
• Abstract要約: 2016年中、ニューヨーク大学キャンパス近くの2km付近で撮影された20万枚以上の画像のデータセットを提示する。 データ匿名化の影響はほとんど無視できる一方で、現在のVPR手法ではサイドビューの方がはるかに困難であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.94860356161563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual place recognition (VPR) is critical in not only localization and mapping for autonomous driving vehicles, but also assistive navigation for the visually impaired population. To enable a long-term VPR system on a large scale, several challenges need to be addressed. First, different applications could require different image view directions, such as front views for self-driving cars while side views for the low vision people. Second, VPR in metropolitan scenes can often cause privacy concerns due to the imaging of pedestrian and vehicle identity information, calling for the need for data anonymization before VPR queries and database construction. Both factors could lead to VPR performance variations that are not well understood yet. To study their influences, we present the NYU-VPR dataset that contains more than 200,000 images over a 2km by 2km area near the New York University campus, taken within the whole year of 2016. We present benchmark results on several popular VPR algorithms showing that side views are significantly more challenging for current VPR methods while the influence of data anonymization is almost negligible, together with our hypothetical explanations and in-depth analysis.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)は、自律走行車両の局所化とマッピングだけでなく、視覚障害者のための補助ナビゲーションにも重要である。 大規模な長期VPRシステムを実現するには、いくつかの課題に取り組む必要がある。 まず、異なるアプリケーションでは、自動運転車のフロントビューや低視野の人々のためのサイドビューなど、異なるイメージビューの方向が必要になる可能性がある。 第二に、大都市圏のVPRは、VPRクエリやデータベース構築の前にデータ匿名化の必要性を訴える歩行者や車両の識別情報のイメージングによって、しばしばプライバシー上の懸念を引き起こす。 どちらの要因も、まだよく理解されていないVPRパフォーマンスのバリエーションにつながる可能性がある。 これらの影響を研究するため、ニューヨーク大学キャンパス近くの2km×2kmの領域に20万枚以上の画像を含むNYU-VPRデータセットを2016年中に公開した。 我々は,いくつかの一般的なvprアルゴリズムにおいて,データ匿名化の影響がほぼ無視できる一方で,サイドビューが現在のvpr法よりも著しく困難であることを示すベンチマーク結果を示す。

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