論文の概要: Cross-modal Place Recognition in Image Databases using Event-based Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01047v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 14:24:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 12:49:41.877879
• Title: Cross-modal Place Recognition in Image Databases using Event-based Sensors
• Title（参考訳）: イベントベースセンサを用いた画像データベースにおけるクロスモーダル位置認識
• Authors: Xiang Ji, Jiaxin Wei, Yifu Wang, Huiliang Shang and Laurent Kneip
• Abstract要約: イベントクエリが与えられたデータベースから正規画像を取得することができる,最初のクロスプラットフォームな視覚的位置認識フレームワークを提案する。 本手法は,ブリスベン-イベント-VPRデータセット上での最先端のフレームベースおよびイベントベース手法に関する有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.124708490967713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual place recognition is an important problem towards global localization in many robotics tasks. One of the biggest challenges is that it may suffer from illumination or appearance changes in surrounding environments. Event cameras are interesting alternatives to frame-based sensors as their high dynamic range enables robust perception in difficult illumination conditions. However, current event-based place recognition methods only rely on event information, which restricts downstream applications of VPR. In this paper, we present the first cross-modal visual place recognition framework that is capable of retrieving regular images from a database given an event query. Our method demonstrates promising results with respect to the state-of-the-art frame-based and event-based methods on the Brisbane-Event-VPR dataset under different scenarios. We also verify the effectiveness of the combination of retrieval and classification, which can boost performance by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 視覚位置認識は多くのロボットタスクにおけるグローバルローカライズへの重要な課題である。 最大の課題の1つは、周囲の環境の照明や外観の変化に苦しむ可能性があることである。 イベントカメラは、高いダイナミックレンジが困難な照明条件で堅牢な認識を可能にするため、フレームベースのセンサーに代わる興味深い代替手段である。 しかし、現在のイベントベースの場所認識手法は、VPRの下流アプリケーションを制限するイベント情報のみに依存している。 本稿では,イベントクエリを与えられたデータベースから正規画像を取得することのできる,最初のクロスモーダル視覚位置認識フレームワークを提案する。 本手法は,Brisbane-Event-VPRデータセット上での最先端のフレームベースおよびイベントベース手法に関する有望な結果を示す。 また,検索と分類の組み合わせの有効性を検証し,高いマージンで性能を向上できることを確認した。

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