論文の概要: Learning Semantics for Visual Place Recognition through Multi-Scale Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09701v2
• Date: Tue, 25 Jan 2022 11:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 12:56:29.889394
• Title: Learning Semantics for Visual Place Recognition through Multi-Scale Attention
• Title（参考訳）: マルチスケール注意による視覚的位置認識のための意味学習
• Authors: Valerio Paolicelli, Antonio Tavera, Carlo Masone, Gabriele Berton, Barbara Caputo
• Abstract要約: 本稿では,データの視覚的外観と意味的内容から,ロバストなグローバルな埋め込みを学習する最初のVPRアルゴリズムを提案する。 さまざまなシナリオの実験により、この新しいアプローチが検証され、最先端の手法に対するパフォーマンスが実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.738954189759156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we address the task of visual place recognition (VPR), where the goal is to retrieve the correct GPS coordinates of a given query image against a huge geotagged gallery. While recent works have shown that building descriptors incorporating semantic and appearance information is beneficial, current state-of-the-art methods opt for a top down definition of the significant semantic content. Here we present the first VPR algorithm that learns robust global embeddings from both visual appearance and semantic content of the data, with the segmentation process being dynamically guided by the recognition of places through a multi-scale attention module. Experiments on various scenarios validate this new approach and demonstrate its performance against state-of-the-art methods. Finally, we propose the first synthetic-world dataset suited for both place recognition and segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚的位置認識(VPR)の課題に対処する。その目的は,あるクエリ画像の正しいGPS座標を,巨大なジオタグ付きギャラリーに対して取得することである。 最近の研究では、セマンティック情報と外観情報を組み込んだ記述子の構築が有用であることが示されているが、現在の最先端の手法は重要なセマンティックコンテンツのトップダウン定義を選択する。 本稿では,データの視覚的外観と意味的コンテンツの両方からロバストな大域的埋め込みを学習する最初のvprアルゴリズムを提案する。 さまざまなシナリオの実験により、この新しいアプローチが検証され、最先端の手法に対するパフォーマンスが実証される。 最後に、位置認識とセグメンテーションタスクの両方に適した最初の合成世界データセットを提案する。

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