論文の概要: CASSPR: Cross Attention Single Scan Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12542v2
• Date: Tue, 29 Aug 2023 18:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 18:05:47.907676
• Title: CASSPR: Cross Attention Single Scan Place Recognition
• Title（参考訳）: CASSPR: クロス注意シングルスキャンプレース認識
• Authors: Yan Xia, Mariia Gladkova, Rui Wang, Qianyun Li, Uwe Stilla, Jo\~ao F. Henriques, Daniel Cremers
• Abstract要約: 点雲に基づく位置認識(LiDAR)は、自律ロボットや自動運転車にとって重要なコンポーネントである。 現在のSOTA性能は、点ベースまたはボクセルベースの構造を用いて蓄積したLiDARサブマップ上で達成される。 クロスアテンショントランスを用いた点ベースおよびボクセルベースアプローチの融合手法としてCASSPRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.68230981047338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Place recognition based on point clouds (LiDAR) is an important component for autonomous robots or self-driving vehicles. Current SOTA performance is achieved on accumulated LiDAR submaps using either point-based or voxel-based structures. While voxel-based approaches nicely integrate spatial context across multiple scales, they do not exhibit the local precision of point-based methods. As a result, existing methods struggle with fine-grained matching of subtle geometric features in sparse single-shot Li- DAR scans. To overcome these limitations, we propose CASSPR as a method to fuse point-based and voxel-based approaches using cross attention transformers. CASSPR leverages a sparse voxel branch for extracting and aggregating information at lower resolution and a point-wise branch for obtaining fine-grained local information. CASSPR uses queries from one branch to try to match structures in the other branch, ensuring that both extract self-contained descriptors of the point cloud (rather than one branch dominating), but using both to inform the output global descriptor of the point cloud. Extensive experiments show that CASSPR surpasses the state-of-the-art by a large margin on several datasets (Oxford RobotCar, TUM, USyd). For instance, it achieves AR@1 of 85.6% on the TUM dataset, surpassing the strongest prior model by ~15%. Our code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 点雲に基づく位置認識(LiDAR)は、自律ロボットや自動運転車にとって重要なコンポーネントである。 現在のSOTA性能は、点ベースまたはボクセルベースの構造を用いて蓄積したLiDARサブマップ上で達成される。 voxelベースのアプローチは、複数のスケールにわたる空間的コンテキストをうまく統合するが、ポイントベース手法の局所的精度は示さない。 その結果, 従来の手法では, 微妙な幾何学的特徴の微妙なマッチングに難渋した。 これらの制限を克服するために,クロスアテンショントランスフォーマーを用いた点ベースおよびボクセルベースのアプローチを融合する手法としてCASSPRを提案する。 CASSPRは、低解像度で情報を抽出・集約するためのスパースボクセルブランチと、きめ細かいローカル情報を得るためのポイントワイズブランチを利用する。 CASSPRは、一方のブランチからのクエリを使用して、もう一方のブランチの構造にマッチし、両方がポイントクラウドの自己完結した記述子を抽出する(ひとつのブランチが支配する)が、両方を使用してポイントクラウドの出力グローバル記述子を通知する。 広範な実験により、cassprはいくつかのデータセット(oxford robotcar, tum, usyd)で最先端技術を超えていることが示された。 例えば、TUMデータセットで85.6%のAR@1を達成し、最強の事前モデルを約15%上回っている。 私たちのコードは公開されています。

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