論文の概要: Are Local Features All You Need for Cross-Domain Visual Place Recognition?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05887v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 14:46:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 14:44:57.675956
• Title: Are Local Features All You Need for Cross-Domain Visual Place Recognition?
• Title（参考訳）: クロスドメインの視覚的な位置認識に必要なローカル機能は?
• Authors: Giovanni Barbarani, Mohamad Mostafa, Hajali Bayramov, Gabriele Trivigno, Gabriele Berton, Carlo Masone, Barbara Caputo
• Abstract要約: 視覚的位置認識は、視覚的手がかりのみに基づいて画像の座標を予測することを目的としている。 近年の進歩にもかかわらず、クエリがかなり異なる分布から来るのと同じ場所を認識することは、依然として最先端の検索手法にとって大きなハードルである。 本研究では,空間的検証に基づく手法がこれらの課題に対処できるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.519413608607781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Place Recognition is a task that aims to predict the coordinates of an image (called query) based solely on visual clues. Most commonly, a retrieval approach is adopted, where the query is matched to the most similar images from a large database of geotagged photos, using learned global descriptors. Despite recent advances, recognizing the same place when the query comes from a significantly different distribution is still a major hurdle for state of the art retrieval methods. Examples are heavy illumination changes (e.g. night-time images) or substantial occlusions (e.g. transient objects). In this work we explore whether re-ranking methods based on spatial verification can tackle these challenges, following the intuition that local descriptors are inherently more robust than global features to domain shifts. To this end, we provide a new, comprehensive benchmark on current state of the art models. We also introduce two new demanding datasets with night and occluded queries, to be matched against a city-wide database. Code and datasets are available at https://github.com/gbarbarani/re-ranking-for-VPR.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(Visual Place Recognition)は、視覚的手がかりのみに基づく画像の座標(クエリと呼ばれる)の予測を目的としたタスクである。 最も一般的な検索手法は、学習されたグローバルな記述子を用いて、ジオタグ付きの写真の大きなデータベースから最も類似した画像とクエリをマッチングする。 近年の進歩にもかかわらず、クエリがかなり異なる分布から来るのと同じ場所を認識することは、依然として最先端の検索手法にとって大きなハードルである。 例えば、重い照明変化(夜間画像など)や実質的な閉塞(過渡的な物体など)がある。 本研究では,局所記述子はグローバルな特徴やドメインシフトよりも本質的に堅牢である,という直感に従って,空間的検証に基づく手法の再評価がこれらの課題に対処できるかどうかを検討する。 この目的のために、我々はアートモデルの現在の状況に関する新しい包括的なベンチマークを提供する。 また,市全体のデータベースとマッチングするために,夜間および閉ざされたクエリを用いた2つの新たな要求データセットも導入した。 コードとデータセットはhttps://github.com/gbarbarani/re- rank-for-VPRで公開されている。

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