論文の概要: RGB-D SLAM Using Attention Guided Frame Association

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12047v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 11:23:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 15:46:56.413964
• Title: RGB-D SLAM Using Attention Guided Frame Association
• Title（参考訳）: 注意誘導フレームアソシエーションを用いたRGB-D SLAM
• Authors: Ali Caglayan, Nevrez Imamoglu, Oguzhan Guclu, Ali Osman Serhatoglu, Weimin Wang, Ahmet Burak Can, Ryosuke Nakamura
• Abstract要約: RGB-D屋内SLAMにおけるタスク特化ネットワークアテンションの利用を提案する。 我々は,CNN層表現とレイヤワイドオブジェクトアテンション情報(層勾配)を統合し,フレームアソシエーション性能を向上させる。 実験では、パフォーマンスを改善した有望な初期結果が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.484398586420067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models as an emerging topic have shown great progress in various fields. Especially, visualization tools such as class activation mapping methods provided visual explanation on the reasoning of convolutional neural networks (CNNs). By using the gradients of the network layers, it is possible to demonstrate where the networks pay attention during a specific image recognition task. Moreover, these gradients can be integrated with CNN features for localizing more generalized task dependent attentive (salient) objects in scenes. Despite this progress, there is not much explicit usage of this gradient (network attention) information to integrate with CNN representations for object semantics. This can be very useful for visual tasks such as simultaneous localization and mapping (SLAM) where CNN representations of spatially attentive object locations may lead to improved performance. Therefore, in this work, we propose the use of task specific network attention for RGB-D indoor SLAM. To do so, we integrate layer-wise object attention information (layer gradients) with CNN layer representations to improve frame association performance in a state-of-the-art RGB-D indoor SLAM method. Experiments show promising initial results with improved performance.
• Abstract（参考訳）: 新たなトピックとしてのディープラーニングモデルは、さまざまな分野で大きな進歩を見せている。 特に、クラスアクティベーションマッピング法のような可視化ツールは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の推論に関する視覚的な説明を提供する。 ネットワーク層の勾配を用いることで、特定の画像認識タスク中にネットワークがどこに注意を払っているかを示すことができる。 さらに、これらの勾配はcnnの機能と統合でき、シーン内のより一般化されたタスク依存注意(salient)オブジェクトをローカライズすることができる。 この進歩にもかかわらず、オブジェクトセマンティクスのcnn表現と統合するために、この勾配(ネットワークの注意)情報はあまり明確には使われていない。 これは、空間的に注意すべき物体位置のCNN表現が性能改善につながるような、同時局所化とマッピング(SLAM)のような視覚的タスクに非常に有用である。 そこで本研究では,RGB-D屋内SLAMにおけるタスク固有ネットワークアテンションの利用を提案する。 そこで我々は,最新のRGB-D屋内SLAM法において,CNN層表現とレイヤワイドオブジェクトアテンション情報(レイヤ勾配)を統合し,フレームアソシエーション性能を向上させる。 実験はパフォーマンスを向上して有望な初期結果を示す。

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