論文の概要: CCL: Continual Contrastive Learning for LiDAR Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13952v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 12:22:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 01:37:04.313941
• Title: CCL: Continual Contrastive Learning for LiDAR Place Recognition
• Title（参考訳）: CCL:LiDAR位置認識のための連続的コントラスト学習
• Authors: Jiafeng Cui, Xieyuanli Chen
• Abstract要約: 現在のディープラーニングベースの手法は、一般化能力の低下と破滅的な忘れ込みに悩まされている。 破滅的な忘れの問題に対処するために,CCLという連続的なコントラスト学習手法を提案する。 本手法は,最先端の継続的学習法よりも優れた環境下での異なる手法の性能を継続的に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.025654873456756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Place recognition is an essential and challenging task in loop closing and global localization for robotics and autonomous driving applications. Benefiting from the recent advances in deep learning techniques, the performance of LiDAR place recognition (LPR) has been greatly improved. However, current deep learning-based methods suffer from two major problems: poor generalization ability and catastrophic forgetting. In this paper, we propose a continual contrastive learning method, named CCL, to tackle the catastrophic forgetting problem and generally improve the robustness of LPR approaches. Our CCL constructs a contrastive feature pool and utilizes contrastive loss to train more transferable representations of places. When transferred into new environments, our CCL continuously reviews the contrastive memory bank and applies a distribution-based knowledge distillation to maintain the retrieval ability of the past data while continually learning to recognize new places from the new data. We thoroughly evaluate our approach on Oxford, MulRan, and PNV datasets using three different LPR methods. The experimental results show that our CCL consistently improves the performance of different methods in different environments outperforming the state-of-the-art continual learning method. The implementation of our method has been released at https://github.com/cloudcjf/CCL.
• Abstract（参考訳）: 位置認識は、ロボットや自動運転アプリケーションのためのループクローズとグローバルローカライズにおいて、必須かつ困難なタスクである。 近年のディープラーニング技術の発展により,LiDAR位置認識(LPR)の性能は大幅に向上した。 しかし、現在のディープラーニングベースの手法は、一般化能力の低さと破滅的な忘れることの2つの大きな問題に悩まされている。 本稿では,大惨な忘れの問題に対処し,LPRアプローチの堅牢性を改善するために,CCLという連続的なコントラスト学習手法を提案する。 我々のCCLは、コントラスト的特徴プールを構築し、コントラスト的損失を利用して、より移動可能な場所表現を訓練する。 新たな環境に移行すると、CCLはコントラストメモリバンクを継続的にレビューし、新しいデータから新しい場所を認識することを継続的に学習しながら、過去のデータの検索能力を維持するために分布ベースの知識蒸留を適用します。 我々は3つの異なるLPR手法を用いてオックスフォード、MulRan、PNVデータセットに対するアプローチを徹底的に評価した。 実験の結果,我々のCCLは,異なる環境における異なる手法の性能を常に改善し,最先端の継続的学習法よりも優れていた。 このメソッドの実装はhttps://github.com/cloudcjf/cclでリリースされた。

関連論文リスト

• Temporal-Difference Variational Continual Learning [89.32940051152782]
  現実世界のアプリケーションにおける機械学習モデルの重要な機能は、新しいタスクを継続的に学習する能力である。 継続的な学習設定では、モデルは以前の知識を保持することで新しいタスクの学習のバランスをとるのに苦労することが多い。 複数の先行推定の正則化効果を統合する新たな学習目標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T10:58:41Z)
• DELTA: Decoupling Long-Tailed Online Continual Learning [7.507868991415516]
  Long-Tailed Online Continual Learning (LTOCL)は、クラス不均衡なデータストリームのシーケンシャルな到着から新しいタスクを学ぶことを目的としている。 DELTAは,学習表現の強化を目的とした非結合型学習手法である。 我々は,DELTAが既存のOCL手法を超越して,インクリメンタル学習の能力を向上させることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T02:33:04Z)
• RecDCL: Dual Contrastive Learning for Recommendation [65.6236784430981]
  本稿では、RecDCLという2つのコントラスト学習推薦フレームワークを提案する。 RecDCLでは、FCLの目的は、ユーザとイテムの正のペアに対する冗長なソリューションを排除することである。 BCLの目的は、表現の堅牢性を高めるために出力ベクトルにコントラスト埋め込みを生成するために利用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T11:51:09Z)
• Continual Learning with Dirichlet Generative-based Rehearsal [22.314195832409755]
  本稿では,タスク指向対話システムのための新しい生成型リハーサル戦略であるDirichlet Continual Learningを紹介する。 また,ロジットに基づく堅牢な知識蒸留法であるJensen-Shannon Knowledge Distillation (JSKD)についても紹介する。 本研究は,本手法の有効性を実証し,本手法の有効性を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T12:30:03Z)
• CCE: Sample Efficient Sparse Reward Policy Learning for Robotic Navigation via Confidence-Controlled Exploration [72.24964965882783]
  CCE (Confidence-Controlled Exploration) は、ロボットナビゲーションのようなスパース報酬設定のための強化学習アルゴリズムのトレーニングサンプル効率を高めるために設計された。 CCEは、勾配推定と政策エントロピーの間の新しい関係に基づいている。 我々は、CCEが一定軌跡長とエントロピー正規化を用いる従来の手法より優れるシミュレーションおよび実世界の実験を通して実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T18:45:15Z)
• On the Effectiveness of Equivariant Regularization for Robust Online Continual Learning [17.995662644298974]
  継続的な学習(CL)アプローチは、このギャップを埋めるために、以前のタスクと将来のタスクの両方への知識の伝達を容易にする。 近年の研究では、多種多様な下流タスクをうまく一般化できる多目的モデルを作成することができることが示されている。 等変正則化(CLER)による連続学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T16:10:31Z)
• Beyond Supervised Continual Learning: a Review [69.9674326582747]
  連続学習(Continuous Learning, CL)は、定常データ分布の通常の仮定を緩和または省略する機械学習のフレーバーである。 データ分布の変化は、いわゆる破滅的な忘れ(CF)効果、すなわち、過去の知識の突然の喪失を引き起こす可能性がある。 本稿では、CLを他の環境で研究する文献をレビューする。例えば、監督を減らした学習、完全に教師なしの学習、強化学習などである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T14:44:41Z)
• A Study of Continual Learning Methods for Q-Learning [78.6363825307044]
  本稿では、強化学習(RL)シナリオにおける継続学習(CL)手法の使用に関する実証的研究について述べる。 この結果から,専用CL法は「経験的再生」のベースライン手法と比較して学習を著しく改善できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T14:51:52Z)
• vCLIMB: A Novel Video Class Incremental Learning Benchmark [53.90485760679411]
  本稿では,ビデオ連続学習ベンチマークvCLIMBを紹介する。 vCLIMBは、ビデオ連続学習における深層モデルの破滅的な忘れを解析するための標準化されたテストベッドである。 本稿では,メモリベース連続学習法に適用可能な時間的整合性正規化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T22:14:17Z)
• Online Continual Learning under Extreme Memory Constraints [40.80045285324969]
  メモリ制約付きオンライン連続学習(MC-OCL)の新たな課題について紹介する。 MC-OCLは、起こりうるアルゴリズムが破滅的な忘れ物を避けるために使用できるメモリオーバーヘッドに厳格な制約を課している。 正規化に基づくCL手法であるバッチレベル蒸留(BLD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T13:25:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。