論文の概要: HypLiLoc: Towards Effective LiDAR Pose Regression with Hyperbolic Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00932v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 12:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 15:41:16.686247
• Title: HypLiLoc: Towards Effective LiDAR Pose Regression with Hyperbolic Fusion
• Title（参考訳）: HypLiLoc: ハイパーボリック核融合によるLiDARの効率的な回帰を目指して
• Authors: Sijie Wang, Qiyu Kang, Rui She, Wei Wang, Kai Zhao, Yang Song, Wee Peng Tay
• Abstract要約: 我々は、LiDARポーズ回帰の新しいモデルであるHypLiLocを提案する。 2つの分岐したバックボーンを用いて3次元特徴と2次元投影特徴を抽出する。 実験結果から,HypLiLocは屋外および屋内の両方のデータセットで最先端の性能を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.83142752202624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LiDAR relocalization plays a crucial role in many fields, including robotics, autonomous driving, and computer vision. LiDAR-based retrieval from a database typically incurs high computation storage costs and can lead to globally inaccurate pose estimations if the database is too sparse. On the other hand, pose regression methods take images or point clouds as inputs and directly regress global poses in an end-to-end manner. They do not perform database matching and are more computationally efficient than retrieval techniques. We propose HypLiLoc, a new model for LiDAR pose regression. We use two branched backbones to extract 3D features and 2D projection features, respectively. We consider multi-modal feature fusion in both Euclidean and hyperbolic spaces to obtain more effective feature representations. Experimental results indicate that HypLiLoc achieves state-of-the-art performance in both outdoor and indoor datasets. We also conduct extensive ablation studies on the framework design, which demonstrate the effectiveness of multi-modal feature extraction and multi-space embedding. Our code is released at: https://github.com/sijieaaa/HypLiLoc
• Abstract（参考訳）: LiDARの再ローカライゼーションは、ロボット工学、自律運転、コンピュータビジョンなど、多くの分野で重要な役割を果たしている。 データベースからのLiDARベースの検索は、通常、高い計算ストレージコストを発生させ、データベースがスパースすぎる場合、世界中の不正確なポーズ推定につながる可能性がある。 一方、ポーズ回帰手法では、画像や雲を入力として捉え、エンドツーエンドでグローバルポーズを直接レグレッションする。 データベースマッチングは行わず、検索技術よりも計算効率が高い。 我々は、LiDARポーズ回帰の新しいモデルであるHypLiLocを提案する。 2つの分岐したバックボーンを用いてそれぞれ3次元特徴と2次元投影特徴を抽出する。 より効率的な特徴表現を得るために,ユークリッド空間と双曲空間のマルチモーダル特徴融合を考える。 実験結果から,HypLiLocは屋外および屋内の両方のデータセットで最先端の性能を達成することが示された。 また,マルチモーダル特徴抽出とマルチスペース埋め込みの有効性を示すフレームワーク設計に関する広範なアブレーション研究を行う。 私たちのコードは、https://github.com/sijieaaa/HypLiLocでリリースされています。

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