論文の概要: Boosting Performance of a Baseline Visual Place Recognition Technique by
Predicting the Maximally Complementary Technique
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07509v1
- Date: Fri, 14 Oct 2022 04:32:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 17:45:15.587571
- Title: Boosting Performance of a Baseline Visual Place Recognition Technique by
Predicting the Maximally Complementary Technique
- Title（参考訳）: 最大相補的手法の予測によるベースライン視覚位置認識技術の性能向上
- Authors: Connor Malone and Stephen Hausler and Tobias Fischer and Michael
Milford
- Abstract要約: 最近の視覚的位置認識問題に対する有望な1つのアプローチは、複数の相補的なVPR手法の場所認識推定を融合させることである。
これらのアプローチでは、選択的に融合する前にすべての潜在的なVPRメソッドをブルートフォースで実行する必要がある。
ここでは、既知の単一ベースVPR技術から始まる別のアプローチを提案し、それと融合するために最も相補的な付加VPR技術を予測することを学ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.916992891359055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One recent promising approach to the Visual Place Recognition (VPR) problem
has been to fuse the place recognition estimates of multiple complementary VPR
techniques using methods such as SRAL and multi-process fusion. These
approaches come with a substantial practical limitation: they require all
potential VPR methods to be brute-force run before they are selectively fused.
The obvious solution to this limitation is to predict the viable subset of
methods ahead of time, but this is challenging because it requires a predictive
signal within the imagery itself that is indicative of high performance
methods. Here we propose an alternative approach that instead starts with a
known single base VPR technique, and learns to predict the most complementary
additional VPR technique to fuse with it, that results in the largest
improvement in performance. The key innovation here is to use a dimensionally
reduced difference vector between the query image and the top-retrieved
reference image using this baseline technique as the predictive signal of the
most complementary additional technique, both during training and inference. We
demonstrate that our approach can train a single network to select performant,
complementary technique pairs across datasets which span multiple modes of
transportation (train, car, walking) as well as to generalise to unseen
datasets, outperforming multiple baseline strategies for manually selecting the
best technique pairs based on the same training data.
- Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)問題に対する最近の有望なアプローチは、SRALやマルチプロセス融合といった手法を用いて、複数の相補的なVPR技術の場所認識推定を融合させることである。
これらのアプローチは、選択的に融合する前に全ての潜在的なVPRメソッドをブルートフォースで実行する必要がある。
この制限に対する明らかな解決策は、事前にメソッドの実行可能なサブセットを予測することだが、高パフォーマンスなメソッドを示すイメージ自体内の予測信号を必要とするため、これは困難である。
そこで,本研究では,既知の単一ベースvpr技術から始めて,それと融合する最も相補的な追加vpr技術を予測し,パフォーマンスを最大に向上させる代替手法を提案する。
ここでの重要な革新は、このベースライン技術を用いてクエリ画像とトップ検索参照画像との次元的に削減された差分ベクトルを、トレーニングと推論の両方において最も相補的な追加テクニックの予測信号として使うことである。
提案手法は,複数の移動モード(列車,車,歩行)にまたがるデータセットにまたがる補完的手法ペアを1つのネットワークで選択し,未発見のデータセットに一般化し,同一のトレーニングデータに基づいて最適なテクニックペアを手作業で選択する上で,複数のベースライン戦略に勝ることを示す。
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