論文の概要: Self-Supervised Place Recognition by Refining Temporal and Featural Pseudo Labels from Panoramic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09315v3
• Date: Wed, 20 Nov 2024 02:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 12:32:42.863840
• Title: Self-Supervised Place Recognition by Refining Temporal and Featural Pseudo Labels from Panoramic Data
• Title（参考訳）: パノラマデータを用いた仮設・仮設擬似ラベルの精製による自己監督型位置認識
• Authors: Chao Chen, Zegang Cheng, Xinhao Liu, Yiming Li, Li Ding, Ruoyu Wang, Chen Feng,
• Abstract要約: 本稿では,時間的近傍と学習可能な特徴近傍を用いて未知の空間近傍を探索するTF-VPRという新しいフレームワークを提案する。 本手法は,リコール率,ロバスト性,方向多様性において,自己監督ベースラインよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.540900776820084
• License:
• 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 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 auto-labeling and generalization tests on both simulated and real datasets, with either RGB images or point clouds as inputs. The results show that our method outperforms self-supervised 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、地上の真理センサーを用いた訓練セットを必要とする。 このような情報が入手できない場合、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利用することができるが、その性能は最適である。 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探索する,TF-VPRという新しい自己教師型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。 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自動ラベル付けおよび一般化テストを行います。 その結果,本手法は,VPRのための新しい指標であるリコール率,ロバスト性,方向多様性において,自己教師付きベースラインよりも優れていた。 私たちのコードとデータセットはhttps://ai4ce.github.io/TF-VPR/で確認できます。

関連論文リスト

• Deep Homography Estimation for Visual Place Recognition [49.235432979736395]
  本稿では,変換器を用いたディープホモグラフィー推定(DHE)ネットワークを提案する。 バックボーンネットワークによって抽出された濃密な特徴写像を入力とし、高速で学習可能な幾何的検証のためにホモグラフィーに適合する。 ベンチマークデータセットを用いた実験により,本手法はいくつかの最先端手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T13:22:17Z)
• Towards Seamless Adaptation of Pre-trained Models for Visual Place Recognition [72.35438297011176]
  視覚的位置認識のための事前学習モデル(VPR)のシームレスな適応を実現する新しい手法を提案する。 具体的には、地域を識別するための有意義なランドマークに焦点を当てたグローバルな特徴とローカルな特徴の両方を得るために、ハイブリッド適応法を設計する。 実験結果から,本手法はトレーニングデータやトレーニング時間が少なく,最先端の手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T12:55:01Z)
• AANet: Aggregation and Alignment Network with Semi-hard Positive Sample Mining for Hierarchical Place Recognition [48.043749855085025]
  視覚的位置認識(VPR)はロボット工学におけるホットスポットの一つで、視覚情報を用いてロボットの位置を特定する。 本稿では,アグリゲーションモジュールを介して候補を検索するためのグローバルな特徴を抽出できる統一ネットワークを提案する。 また、より堅牢なVPRネットワークをトレーニングするために、適切なハード正のイメージを選択するためのセミハード正のサンプルマイニング(ShPSM)戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T14:46:11Z)
• Deepfake Detection via Joint Unsupervised Reconstruction and Supervised Classification [25.84902508816679]
  本稿では,再建作業と分類作業を同時に行うディープフェイク検出手法を提案する。 この方法は、あるタスクによって学習された情報を他のタスクと共有する。 提案手法は,一般的に使用されている3つのデータセットに対して,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T05:44:26Z)
• Pretraining the Vision Transformer using self-supervised methods for vision based Deep Reinforcement Learning [0.0]
  いくつかの最先端の自己教師型手法を用いて視覚変換器の事前学習を行い、学習した表現の質を評価する。 その結果,すべての手法が有用な表現を学習し,表現の崩壊を避けるのに有効であることが示唆された。 時間順序検証タスクで事前訓練されたエンコーダは、すべての実験で最高の結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T10:18:59Z)
• Revisiting Contrastive Methods for Unsupervised Learning of Visual Representations [78.12377360145078]
  対照的な自己教師型学習は、セグメンテーションやオブジェクト検出といった多くの下流タスクにおいて教師付き事前訓練よりも優れています。 本稿では,データセットのバイアスが既存手法にどのように影響するかを最初に検討する。 現在のコントラストアプローチは、(i)オブジェクト中心対シーン中心、(ii)一様対ロングテール、(iii)一般対ドメイン固有データセットなど、驚くほどうまく機能することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T17:59:13Z)
• Geography-Aware Self-Supervised Learning [79.4009241781968]
  異なる特徴により、標準ベンチマークにおけるコントラスト学習と教師あり学習の間には、非自明なギャップが持続していることが示される。 本稿では,リモートセンシングデータの空間的整合性を利用した新しいトレーニング手法を提案する。 提案手法は,画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーションにおけるコントラスト学習と教師あり学習のギャップを埋めるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T17:29:13Z)
• Learning Invariant Representations for Reinforcement Learning without Reconstruction [98.33235415273562]
  本研究では,表現学習が画像などのリッチな観察からの強化学習を,ドメイン知識や画素再構成に頼ることなく促進する方法について検討する。 シミュレーションメトリクスは、連続MDPの状態間の振る舞いの類似性を定量化する。 修正された視覚的 MuJoCo タスクを用いてタスク関連情報を無視する手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T17:59:35Z)
• Denoising IMU Gyroscopes with Deep Learning for Open-Loop Attitude Estimation [0.0]
  本稿では,慣性計測ユニット(IMU)のジャイロスコープを地中真実データを用いて識別する学習手法を提案する。 得られたアルゴリズムは、(目に見えない)テストシーケンスで最先端の処理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T08:04:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。