論文の概要: A Faster, Lighter and Stronger Deep Learning-Based Approach for Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14864v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 15:46:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:09:16.560763
• Title: A Faster, Lighter and Stronger Deep Learning-Based Approach for Place Recognition
• Title（参考訳）: より高速で軽量で強力な深層学習に基づく位置認識手法
• Authors: Rui Huang, Ze Huang, Songzhi Su
• Abstract要約: より速く、より軽く、より強力なアプローチを提案し、より少ないパラメータでモデルを生成でき、推論段階での時間を短縮できる。 本稿では,RepVG-liteをアーキテクチャのバックボーンネットワークとして設計する。 提案システムは,Patch-NetVLADの14倍,理論的FLOPの6.8倍,特徴抽出と特徴マッチングの21倍,33倍の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9400442516053475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Place Recognition is an essential component of systems for camera localization and loop closure detection, and it has attracted widespread interest in multiple domains such as computer vision, robotics and AR/VR. In this work, we propose a faster, lighter and stronger approach that can generate models with fewer parameters and can spend less time in the inference stage. We designed RepVGG-lite as the backbone network in our architecture, it is more discriminative than other general networks in the Place Recognition task. RepVGG-lite has more speed advantages while achieving higher performance. We extract only one scale patch-level descriptors from global descriptors in the feature extraction stage. Then we design a trainable feature matcher to exploit both spatial relationships of the features and their visual appearance, which is based on the attention mechanism. Comprehensive experiments on challenging benchmark datasets demonstrate the proposed method outperforming recent other state-of-the-art learned approaches, and achieving even higher inference speed. Our system has 14 times less params than Patch-NetVLAD, 6.8 times lower theoretical FLOPs, and run faster 21 and 33 times in feature extraction and feature matching. Moreover, the performance of our approach is 0.5\% better than Patch-NetVLAD in Recall@1. We used subsets of Mapillary Street Level Sequences dataset to conduct experiments for all other challenging conditions.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識は、カメラのローカライゼーションとループのクロージャ検出に不可欠なシステムであり、コンピュータビジョン、ロボティクス、AR/VRといった複数の領域に広く関心を集めている。 本研究では,パラメータの少ないモデルを生成することができ,推論に要する時間を短縮できる,高速で軽量で強力な手法を提案する。 当社のアーキテクチャではバックボーンネットワークとしてrevgg-liteを設計しましたが、プレース認識タスクでは他の一般的なネットワークよりも差別的です。 RepVG-liteは、より高い性能を実現しつつ、より高速な利点がある。 機能抽出段階において,グローバルディスクリプタからパッチレベルの記述子を1つだけ抽出する。 次に,注意機構に基づく特徴の空間的関係と視覚的外観の両方を利用するために,学習可能な特徴マッチング器を設計する。 挑戦的なベンチマークデータセットに関する総合的な実験は、提案手法が最近の最先端の学習アプローチより優れており、推論速度がさらに高いことを実証している。 提案システムは,Patch-NetVLADの14倍,理論的FLOPの6.8倍,特徴抽出と特徴マッチングの21倍,33倍の高速化を実現している。 さらに、我々のアプローチのパフォーマンスはRecall@1のPatch-NetVLADよりも0.55%向上しています。 Mapillary Street Level Sequencesデータセットのサブセットを使用して、他のすべての困難な条件に対する実験を行いました。

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