論文の概要: Unsupervised Complementary-aware Multi-process Fusion for Visual Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04701v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 04:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 15:01:08.008528
• Title: Unsupervised Complementary-aware Multi-process Fusion for Visual Place Recognition
• Title（参考訳）: 視覚位置認識のための教師なし相補的アウェアマルチプロセス融合
• Authors: Stephen Hausler, Tobias Fischer and Michael Milford
• Abstract要約: 本稿では,現在のデプロイメント環境において,最も堅牢なVPR技術群を探索する教師なしアルゴリズムを提案する。 提案した動的マルチプロセス融合(Dyn-MPF)は,様々な競合手法と比較して,VPR性能が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.235055888073855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A recent approach to the Visual Place Recognition (VPR) problem has been to fuse the place recognition estimates of multiple complementary VPR techniques simultaneously. However, selecting the optimal set of techniques to use in a specific deployment environment a-priori is a difficult and unresolved challenge. Further, to the best of our knowledge, no method exists which can select a set of techniques on a frame-by-frame basis in response to image-to-image variations. In this work, we propose an unsupervised algorithm that finds the most robust set of VPR techniques to use in the current deployment environment, on a frame-by-frame basis. The selection of techniques is determined by an analysis of the similarity scores between the current query image and the collection of database images and does not require ground-truth information. We demonstrate our approach on a wide variety of datasets and VPR techniques and show that the proposed dynamic multi-process fusion (Dyn-MPF) has superior VPR performance compared to a variety of challenging competitive methods, some of which are given an unfair advantage through access to the ground-truth information.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)問題に対する最近のアプローチは、複数の相補的なVPR技術の場所認識推定を同時に融合させることである。 しかしながら、特定のデプロイメント環境で使用する最適なテクニックのセットを選択することは、困難かつ未解決の課題である。 さらに,我々の知る限りでは,画像と画像のバリエーションに応じて,フレーム単位のテクニックを選択できる手法は存在しない。 本研究では,現在のデプロイメント環境において,フレーム単位で最も堅牢なVPR手法の集合を探索する教師なしアルゴリズムを提案する。 手法の選択は、現在の問合せ画像とデータベース画像の収集との類似度スコアの分析により決定され、接地情報を必要としない。 提案手法は,多種多様なデータセットとvpr技術に適用し,提案手法であるdyn-mpf(dynamic multi-process fusion)が様々な競合手法に比べて優れたvpr性能を持つことを示す。

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