論文の概要: A Coarse-to-Fine Place Recognition Approach using Attention-guided Descriptors and Overlap Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06881v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 02:12:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-20 00:22:15.466772
• Title: A Coarse-to-Fine Place Recognition Approach using Attention-guided Descriptors and Overlap Estimation
• Title（参考訳）: 注意誘導記述子とオーバーラップ推定を用いた粗大な位置認識手法
• Authors: Chencan Fu, Lin Li, Linpeng Peng, Yukai Ma, Xiangrui Zhao, Yong Liu,
• Abstract要約: 位置認識のための新しい粗大なアプローチを提案する。 粗い段階では、注意誘導ネットワークを用いて注意誘導記述子を生成する。 次に、素早い親和性に基づく候補選択プロセスを用いて、Top-Kの最も類似した候補を特定する。 細かな段階では、狭められた場所候補同士のペアの重複を推定し、最終一致を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.571362649669183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Place recognition is a challenging but crucial task in robotics. Current description-based methods may be limited by representation capabilities, while pairwise similarity-based methods require exhaustive searches, which is time-consuming. In this paper, we present a novel coarse-to-fine approach to address these problems, which combines BEV (Bird's Eye View) feature extraction, coarse-grained matching and fine-grained verification. In the coarse stage, our approach utilizes an attention-guided network to generate attention-guided descriptors. We then employ a fast affinity-based candidate selection process to identify the Top-K most similar candidates. In the fine stage, we estimate pairwise overlap among the narrowed-down place candidates to determine the final match. Experimental results on the KITTI and KITTI-360 datasets demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods. The code will be released publicly soon.
• Abstract（参考訳）: 位置認識はロボット工学では難しいが重要な課題だ。 現在の記述に基づく手法は表現能力によって制限されるが、ペアの類似性に基づく手法は時間を要する徹底的な探索を必要とする。 本稿では,BEV(Bird's Eye View)特徴抽出,粗粒度マッチング,きめ細かな検証を組み合わせ,これらの問題に対処する新しい粗粒度アプローチを提案する。 粗い段階では、注意誘導ネットワークを用いて注意誘導記述子を生成する。 次に、素早い親和性に基づく候補選択プロセスを用いて、Top-Kの最も類似した候補を特定する。 細かな段階では、狭められた場所候補同士のペアの重複を推定し、最終一致を決定する。 KITTIとKITTI-360データセットの実験結果から,本手法が最先端手法より優れていることが示された。 コードはまもなく公開される予定だ。

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