論文の概要: Compressive Self-localization Using Relative Attribute Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08863v1
- Date: Wed, 3 Aug 2022 01:42:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-28 22:29:46.723598
- Title: Compressive Self-localization Using Relative Attribute Embedding
- Title(参考訳): 相対属性埋め込みを用いた圧縮自己局在化
- Authors: Ryogo Yamamoto, Kanji Tanaka
- Abstract要約: 本稿では、視覚的位置認識における相対属性(例えば、美しく、安全で、便利)に基づく画像埋め込みについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.42658286826597
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of relative attribute (e.g., beautiful, safe, convenient) -based
image embeddings in visual place recognition, as a domain-adaptive compact
image descriptor that is orthogonal to the typical approach of absolute
attribute (e.g., color, shape, texture) -based image embeddings, is explored in
this paper.
- Abstract(参考訳): 本稿では,絶対属性(色,形状,テクスチャなど)に基づく画像埋め込みの典型的なアプローチと直交するドメイン適応コンパクト画像記述子として,視覚位置認識における相対属性(例えば,美,安全,便利)に基づく画像埋め込みの利用について検討する。
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