論文の概要: Semi-supervised Vector-Quantization in Visual SLAM using HGCN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06738v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 08:44:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 14:58:42.670552
• Title: Semi-supervised Vector-Quantization in Visual SLAM using HGCN
• Title（参考訳）: HGCNを用いた視SLAMの半教師付きベクトル量子化
• Authors: Amir Zarringhalam (1), Saeed Shiry Ghidary (2), Ali Mohades Khorasani (3) ((1),(2) and (3), Amirkabir University of Technology)
• Abstract要約: HGCN-FABMAPとHGCN-BoWという2つの半教師付きループクロージャ検出技術が導入された。 アートローカライゼーションSLAMアルゴリズムORB-SLAMの現在の状態への拡張を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, two semi-supervised appearance based loop closure detection technique, HGCN-FABMAP and HGCN-BoW are introduced. Furthermore an extension to the current state of the art localization SLAM algorithm, ORB-SLAM, is presented. The proposed HGCN-FABMAP method is implemented in an off-line manner incorporating Bayesian probabilistic schema for loop detection decision making. Specifically, we let a Hyperbolic Graph Convolutional Neural Network (HGCN) to operate over the SURF features graph space, and perform vector quantization part of the SLAM procedure. This part previously was performed in an unsupervised manner using algorithms like HKmeans, kmeans++,..etc. The main Advantage of using HGCN, is that it scales linearly in number of graph edges. Experimental results shows that HGCN-FABMAP algorithm needs far more cluster centroids than HGCN-ORB, otherwise it fails to detect loop closures. Therefore we consider HGCN-ORB to be more efficient in terms of memory consumption, also we conclude the superiority of HGCN-BoW and HGCN-FABMAP with respect to other algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,HGCN-FABMAPとHGCN-BoWという2つの半教師付きループ閉鎖検出手法を紹介する。 さらに、アートローカライゼーションSLAMアルゴリズムORB-SLAMの現在の状態の拡張を示す。 HGCN-FABMAP法は,ループ検出決定のためのベイズ確率スキーマを組み込んだオフライン方式で実装されている。 具体的には、ハイパーボリックグラフ畳み込みニューラルネットワーク(HGCN)をSURF特徴グラフ空間上で動作させ、SLAMプロシージャのベクトル量子化部分を実行する。 この部分は以前、hkmeans、kmeans++などのアルゴリズムを使用して教師なしの方法で実行されていた。 通称etc。 HGCNを使用する主な利点は、グラフエッジの数で線形にスケールすることである。 実験の結果、HGCN-FABMAPアルゴリズムはHGCN-ORBよりもはるかに多くのクラスタセントロイドを必要とすることがわかった。 したがって、HGCN-ORBはメモリ消費の観点からより効率的であると考え、HGCN-BoWとHGCN-FABMAPの他のアルゴリズムに対する優位性を結論づける。

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