論文の概要: Learning Sequential Descriptors for Sequence-based Visual Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03868v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 12:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-11 14:06:00.792081
• Title: Learning Sequential Descriptors for Sequence-based Visual Place Recognition
• Title（参考訳）: シーケンスベース視覚位置認識のための逐次ディスクリプタの学習
• Authors: Riccardo Mereu, Gabriele Trivigno, Gabriele Berton, Carlo Masone, Barbara Caputo
• Abstract要約: ロボット工学において、視覚的位置認識(Visual Place Recognition)とは、ロボットの現在位置の仮説を生成するためのビデオストリームとして入力される連続的なプロセスである。 本研究は、逐次記述子を用いた技法の詳細な分類法を提案し、個々の画像から情報を融合するための異なるメカニズムを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.738954189759156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In robotics, Visual Place Recognition is a continuous process that receives as input a video stream to produce a hypothesis of the robot's current position within a map of known places. This task requires robust, scalable, and efficient techniques for real applications. This work proposes a detailed taxonomy of techniques using sequential descriptors, highlighting different mechanism to fuse the information from the individual images. This categorization is supported by a complete benchmark of experimental results that provides evidence on the strengths and weaknesses of these different architectural choices. In comparison to existing sequential descriptors methods, we further investigate the viability of Transformers instead of CNN backbones, and we propose a new ad-hoc sequence-level aggregator called SeqVLAD, which outperforms prior state of the art on different datasets. The code is available at https://github.com/vandal-vpr/vg-transformers.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学において、視覚的位置認識(Visual Place Recognition)は、ビデオストリームを入力として受け取り、既知の場所の地図内のロボットの現在位置の仮説を生成する連続的なプロセスである。 このタスクには、実アプリケーションに堅牢でスケーラブルで効率的なテクニックが必要です。 本研究は、逐次記述子を用いた技法の詳細な分類法を提案し、個々の画像から情報を融合するための異なるメカニズムを強調した。 この分類は、これらの異なるアーキテクチャ選択の長所と短所を示す実験結果の完全なベンチマークによって支持されている。 既存のシーケンシャルディスクリプタ法と比較して,CNNのバックボーンの代わりにトランスフォーマーの生存可能性をさらに検討し,異なるデータセット上での先行状態を向上するSeqVLADという,アドホックなシーケンスレベルのアグリゲータを提案する。 コードはhttps://github.com/vandal-vpr/vg-transformersで入手できる。

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