論文の概要: Long-term Visual Map Sparsification with Heterogeneous GNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15182v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 01:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 07:57:43.420771
• Title: Long-term Visual Map Sparsification with Heterogeneous GNN
• Title（参考訳）: 異種GNNを用いた長期視覚マップスカラー化
• Authors: Ming-Fang Chang, Yipu Zhao, Rajvi Shah, Jakob J. Engel, Michael Kaess, and Simon Lucey
• Abstract要約: 本稿では,環境変化を克服し,将来のローカライゼーションに有用な点を選択することで,地図サイズを同時に削減することを目的とする。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩に触発されて,SfMマップを異種グラフとしてモデル化し,GNNを用いて3次元点重要度を推定する最初の研究を提案する。 2つの新しい監督手法が提案されている: 1) トレーニングクエリに基づく将来のローカライゼーションに有用なポイントを選択するためのデータ適合用語、2) スパースポイントをフルマップで選択するためのK-Cover用語。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.12309045366042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the problem of map sparsification for long-term visual localization. For map sparsification, a commonly employed assumption is that the pre-build map and the later captured localization query are consistent. However, this assumption can be easily violated in the dynamic world. Additionally, the map size grows as new data accumulate through time, causing large data overhead in the long term. In this paper, we aim to overcome the environmental changes and reduce the map size at the same time by selecting points that are valuable to future localization. Inspired by the recent progress in Graph Neural Network(GNN), we propose the first work that models SfM maps as heterogeneous graphs and predicts 3D point importance scores with a GNN, which enables us to directly exploit the rich information in the SfM map graph. Two novel supervisions are proposed: 1) a data-fitting term for selecting valuable points to future localization based on training queries; 2) a K-Cover term for selecting sparse points with full map coverage. The experiments show that our method selected map points on stable and widely visible structures and outperformed baselines in localization performance.
• Abstract（参考訳）: 長期視定位における地図スパーシフィケーションの問題点について考察する。 マップスパシフィケーションでは、ビルド前マップと後にキャプチャされたローカライゼーションクエリが一貫性があるという仮定が一般的である。 しかし、この仮定は動的世界において容易に破ることができる。 さらに、新しいデータが蓄積するにつれてマップのサイズが増大し、長期的には大きなデータオーバーヘッドが発生します。 本稿では,環境変化を克服し,将来のローカライゼーションに有用な点を選択することで,地図サイズを同時に削減することを目的とする。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩に触発されて、SfMマップを不均一なグラフとしてモデル化し、GNNで3Dポイント重要度を予測し、SfMマップグラフのリッチな情報を直接利用できるようにする。 2つの新しい監督が提案されている。 1) 訓練質問に基づく将来のローカライズに有用なポイントを選択するためのデータフィッティング用語 2)全地図カバレッジを持つスパースポイントを選択するK-Cover項。 実験により, 安定で広く見える構造上の地図ポイントと, ローカライズ性能に優れるベースラインを選定した。

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