論文の概要: Supervised Fine-tuning Evaluation for Long-term Visual Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07696v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 19:16:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:43:18.994384
• Title: Supervised Fine-tuning Evaluation for Long-term Visual Place Recognition
• Title（参考訳）: 長期視覚位置認識のための教師付き微調整評価
• Authors: Farid Alijani and Esa Rahtu
• Abstract要約: 本稿では、2つの最先端のプーリング層を持つディープ畳み込みニューラルネットワークの有用性について包括的に研究する。 アーキテクチャのパラメータを学習するために、ディープラーニングのグローバル機能と3つの異なる損失関数、例えば、三重項、コントラスト、ArcFaceを比較します。 本研究は,ArcFace損失の微調整アーキテクチャが,屋外で約14%,屋内で約12%,エンド・ツー・エンドで約2つの損失を上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.632777952261716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a comprehensive study on the utility of deep convolutional neural networks with two state-of-the-art pooling layers which are placed after convolutional layers and fine-tuned in an end-to-end manner for visual place recognition task in challenging conditions, including seasonal and illumination variations. We compared extensively the performance of deep learned global features with three different loss functions, e.g. triplet, contrastive and ArcFace, for learning the parameters of the architectures in terms of fraction of the correct matches during deployment. To verify effectiveness of our results, we utilized two real world datasets in place recognition, both indoor and outdoor. Our investigation demonstrates that fine tuning architectures with ArcFace loss in an end-to-end manner outperforms other two losses by approximately 1~4% in outdoor and 1~2% in indoor datasets, given certain thresholds, for the visual place recognition tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込み層の後に配置され,季節や照明のバリエーションを含む困難な状況下での視覚位置認識タスクのエンドツーエンドで微調整された2つの最先端プール層を有する深層畳み込みニューラルネットワークの有用性に関する包括的研究を行う。 アーキテクチャのパラメータを、デプロイメント中の正しいマッチのごく一部で学習するために、三重項、コントラスト、ArcFaceという3つの異なる損失関数を持つディープラーニンググローバル機能のパフォーマンスを広範囲に比較した。 この結果の有効性を検証するために,屋内と屋外の2つの実世界データセットを用いた。 本研究は,視覚的位置認識タスクにおいて,ArcFace損失を伴う微調整アーキテクチャは,屋外では1～4%,屋内では1～2%の精度で,他の2つの損失よりも優れていたことを示す。

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