論文の概要: Rethinking Visual Geo-localization for Large-Scale Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02287v2
• Date: Thu, 7 Apr 2022 12:57:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 11:16:06.178741
• Title: Rethinking Visual Geo-localization for Large-Scale Applications
• Title（参考訳）: 大規模応用のためのビジュアルジオローカライズ再考
• Authors: Gabriele Berton, Carlo Masone, Barbara Caputo
• Abstract要約: サンフランシスコのeXtra Largeは、都市全体をカバーする新しいデータセットで、さまざまな困難なケースを提供します。 我々はCosPlaceと呼ばれる新しい高度にスケーラブルなトレーニングテクニックを設計し、そのトレーニングを分類問題として位置づける。 幅広いデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、CosPlaceがドメイン変更に対して堅牢であることに気付きました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.09618985653891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Geo-localization (VG) is the task of estimating the position where a given photo was taken by comparing it with a large database of images of known locations. To investigate how existing techniques would perform on a real-world city-wide VG application, we build San Francisco eXtra Large, a new dataset covering a whole city and providing a wide range of challenging cases, with a size 30x bigger than the previous largest dataset for visual geo-localization. We find that current methods fail to scale to such large datasets, therefore we design a new highly scalable training technique, called CosPlace, which casts the training as a classification problem avoiding the expensive mining needed by the commonly used contrastive learning. We achieve state-of-the-art performance on a wide range of datasets and find that CosPlace is robust to heavy domain changes. Moreover, we show that, compared to the previous state-of-the-art, CosPlace requires roughly 80% less GPU memory at train time, and it achieves better results with 8x smaller descriptors, paving the way for city-wide real-world visual geo-localization. Dataset, code and trained models are available for research purposes at https://github.com/gmberton/CosPlace.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルジオローカライズ(vg)は、既知の場所の画像の大規模なデータベースと比較することにより、所定の写真が撮影された場所を推定するタスクである。 既存の技術が現実世界のvgアプリケーションでどのように機能するかを調べるために、私たちはサンフランシスコのextreme largeを構築しました。これは、都市全体をカバーする新しいデータセットで、以前の最大のビジュアルジオローカライズ用データセットの30倍の大きさの、幅広い挑戦的なケースを提供します。 そのため、我々はCosPlaceと呼ばれる新しい高度にスケーラブルなトレーニングテクニックを設計し、一般的なコントラスト学習で必要とされる高価なマイニングを避けるために、トレーニングを分類問題にしている。 幅広いデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、CosPlaceがドメイン変更に対して堅牢であることに気付きました。 さらに,従来の最先端技術と比較して,CosPlaceでは,列車時のGPUメモリの約80%削減が必要であり,より少ない8倍のディスクリプタで良好な結果が得られ,都市全体のビジュアルジオローカライゼーションが実現された。 データセット、コード、トレーニングされたモデルは、https://github.com/gmberton/cosplaceで研究目的に利用できる。

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