論文の概要: Self-Supervised Feature Learning for Long-Term Metric Visual Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00122v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 21:15:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 16:56:42.389678
• Title: Self-Supervised Feature Learning for Long-Term Metric Visual Localization
• Title（参考訳）: 長期視定位のための自己教師付き特徴学習
• Authors: Yuxuan Chen, Timothy D. Barfoot
• Abstract要約: 本稿では,メトリクスの視覚的ローカライゼーションのための新しい自己教師型特徴学習フレームワークを提案する。 提案手法は, 画像照合アルゴリズムを用いて, 基底構造ラベルを使わずに画像対応を生成する。 次に、画像ペアをサンプリングして、深層ニューラルネットワークをトレーニングし、関連する記述子とスコアのスパースな特徴を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.987148593917905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual localization is the task of estimating camera pose in a known scene, which is an essential problem in robotics and computer vision. However, long-term visual localization is still a challenge due to the environmental appearance changes caused by lighting and seasons. While techniques exist to address appearance changes using neural networks, these methods typically require ground-truth pose information to generate accurate image correspondences or act as a supervisory signal during training. In this paper, we present a novel self-supervised feature learning framework for metric visual localization. We use a sequence-based image matching algorithm across different sequences of images (i.e., experiences) to generate image correspondences without ground-truth labels. We can then sample image pairs to train a deep neural network that learns sparse features with associated descriptors and scores without ground-truth pose supervision. The learned features can be used together with a classical pose estimator for visual stereo localization. We validate the learned features by integrating with an existing Visual Teach & Repeat pipeline to perform closed-loop localization experiments under different lighting conditions for a total of 22.4 km.
• Abstract（参考訳）: 視覚的ローカライゼーションは、既知のシーンでカメラのポーズを推定するタスクであり、ロボット工学やコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。 しかし、照明や季節による環境変化のため、長期的な視覚的位置決めは依然として課題である。 ニューラルネットワークを用いた外観変化に対処する技術はあるが、これらの手法は訓練中に正確な画像対応を生成するために地上の真実のポーズ情報を必要とする。 本稿では,メトリック・ビジュアル・ローカライゼーションのための自己教師付き特徴学習フレームワークを提案する。 異なる画像列(すなわち経験)にまたがるシーケンスベースの画像マッチングアルゴリズムを用いて、接地ラベルを使わずに画像対応を生成する。 次に、画像ペアをサンプリングして、深層ニューラルネットワークをトレーニングし、関連する記述子とスコアのスパースな特徴を学習する。 学習した特徴は、視覚ステレオローカライゼーションのための古典的なポーズ推定器と併用することができる。 既存のVisual Teach & Repeatパイプラインと統合して,照明条件の異なる閉ループ局所化実験を合計22.4kmで行うことにより,学習機能を検証する。

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