論文の概要: Adversarial Learning of Hard Positives for Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03871v1
• Date: Sun, 8 May 2022 13:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 15:47:05.186246
• Title: Adversarial Learning of Hard Positives for Place Recognition
• Title（参考訳）: 場所認識のためのハードポジティブの逆学習
• Authors: Wenxuan Fang, Kai Zhang, Yoli Shavit and Wensen Feng
• Abstract要約: 本稿では,画像検索ネットワークをトレーニングするためのハードポジティクスの作成を指導する逆法を提案する。 提案手法は,Pitts250および東京24/7ベンチマークにおける最先端のリコールを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.142439069733352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image retrieval methods for place recognition learn global image descriptors that are used for fetching geo-tagged images at inference time. Recent works have suggested employing weak and self-supervision for mining hard positives and hard negatives in order to improve localization accuracy and robustness to visibility changes (e.g. in illumination or view point). However, generating hard positives, which is essential for obtaining robustness, is still limited to hard-coded or global augmentations. In this work we propose an adversarial method to guide the creation of hard positives for training image retrieval networks. Our method learns local and global augmentation policies which will increase the training loss, while the image retrieval network is forced to learn more powerful features for discriminating increasingly difficult examples. This approach allows the image retrieval network to generalize beyond the hard examples presented in the data and learn features that are robust to a wide range of variations. Our method achieves state-of-the-art recalls on the Pitts250 and Tokyo 24/7 benchmarks and outperforms recent image retrieval methods on the rOxford and rParis datasets by a noticeable margin.
• Abstract（参考訳）: 位置認識のための画像検索手法は、ジオタグ付き画像を推論時にフェッチするために使用されるグローバル画像記述子を学習する。 近年の研究では、局所化精度と可視性の変化(照明や視点など)に対する堅牢性を改善するために、強い正と負の採掘に弱い自己超越を用いることが提案されている。 しかし、ロバスト性を得るために不可欠なハードポジティクスを生成することは、ハードコードやグローバル拡張に限られている。 本研究では,画像検索ネットワークをトレーニングするためのハードポジティクスの作成を指導する逆法を提案する。 本手法は,訓練損失を増大させる局所的およびグローバルな拡張ポリシーを学習し,画像検索ネットワークは,ますます困難な事例を識別するために,より強力な特徴を学習せざるを得ない。 このアプローチにより、画像検索ネットワークは、データに提示されるハードな例を超えて一般化し、幅広いバリエーションにロバストな特徴を学ぶことができる。 提案手法は,Pitts250および東京24/7ベンチマークにおける最先端のリコールを実現し,rOxfordおよびrParisデータセットにおける最近の画像検索手法を顕著なマージンで上回っている。

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