論文の概要: Self-Supervised Visual Place Recognition by Mining Temporal and Feature Neighborhoods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09315v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 12:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:11:28.264243
• Title: Self-Supervised Visual Place Recognition by Mining Temporal and Feature Neighborhoods
• Title（参考訳）: 時間と特徴を考慮した自己監督型視覚的位置認識
• Authors: Chao Chen, Xinhao Liu, Xuchu Xu, Yiming Li, Li Ding, Ruoyu Wang, and Chen Feng
• Abstract要約: 時空間近傍と学習可能な特徴近傍を用いて未知空間近傍を探索するtextitTF-VPR という新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,(1)データ拡張による表現学習,(2)現在の特徴空間を含む正の集合拡大,(3)幾何的検証による正の集合収縮を交互に行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.852415436033436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual place recognition (VPR) using deep networks has achieved state-of-the-art performance. However, most of them require a training set with ground truth sensor poses to obtain positive and negative samples of each observation's spatial neighborhood for supervised learning. When such information is unavailable, temporal neighborhoods from a sequentially collected data stream could be exploited for self-supervised training, although we find its performance suboptimal. Inspired by noisy label learning, we propose a novel self-supervised framework named \textit{TF-VPR} that uses temporal neighborhoods and learnable feature neighborhoods to discover unknown spatial neighborhoods. Our method follows an iterative training paradigm which alternates between: (1) representation learning with data augmentation, (2) positive set expansion to include the current feature space neighbors, and (3) positive set contraction via geometric verification. We conduct comprehensive experiments on both simulated and real datasets, with either RGB images or point clouds as inputs. The results show that our method outperforms our baselines in recall rate, robustness, and heading diversity, a novel metric we propose for VPR. Our code and datasets can be found at https://ai4ce.github.io/TF-VPR/.
• Abstract（参考訳）: ディープネットワークを用いた視覚的位置認識(VPR)は最先端の性能を達成した。 しかし、そのほとんどは、各観測所の空間的近傍の正と負のサンプルを得るために、地上の真実センサーを用いた訓練セットを必要とする。 このような情報が利用できない場合、シーケンシャルに収集されたデータストリームからの時間的近傍を自己教師付きトレーニングに活用することができる。 そこで我々は,時間的近傍と学習可能な特徴地区を用いて未知の空間近傍を発見する,新しい自己教師型フレームワーク「textit{TF-VPR}」を提案する。 本手法は,(1)データ拡張による表現学習,(2)現在の特徴空間を含む正集合展開,(3)幾何学的検証による正集合縮小を交互に行う反復学習パラダイムに従う。 我々は、RGB画像または点雲を入力として、シミュレーションと実データの両方で包括的な実験を行う。 その結果,本手法は,VPRに提案する新たな指標であるリコール率,ロバスト性,方向多様性において,ベースラインよりも優れていた。 コードとデータセットはhttps://ai4ce.github.io/TF-VPR/で確認できます。

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