論文の概要: LoCUS: Learning Multiscale 3D-consistent Features from Posed Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01095v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 11:11:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 22:23:10.764424
• Title: LoCUS: Learning Multiscale 3D-consistent Features from Posed Images
• Title（参考訳）: LoCUS:posed Imagesからマルチスケールな3D一貫性のある特徴を学習
• Authors: Dominik A. Kloepfer, Dylan Campbell, Jo\~ao F. Henriques
• Abstract要約: 我々は、監督なしに多目的な神経表現を訓練する。 検索セットを慎重に構築することで、検索と再利用のバランスをとることができる。 スパース,マルチスケール,セマンティック空間マップの作成結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.648772607057175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An important challenge for autonomous agents such as robots is to maintain a spatially and temporally consistent model of the world. It must be maintained through occlusions, previously-unseen views, and long time horizons (e.g., loop closure and re-identification). It is still an open question how to train such a versatile neural representation without supervision. We start from the idea that the training objective can be framed as a patch retrieval problem: given an image patch in one view of a scene, we would like to retrieve (with high precision and recall) all patches in other views that map to the same real-world location. One drawback is that this objective does not promote reusability of features: by being unique to a scene (achieving perfect precision/recall), a representation will not be useful in the context of other scenes. We find that it is possible to balance retrieval and reusability by constructing the retrieval set carefully, leaving out patches that map to far-away locations. Similarly, we can easily regulate the scale of the learned features (e.g., points, objects, or rooms) by adjusting the spatial tolerance for considering a retrieval to be positive. We optimize for (smooth) Average Precision (AP), in a single unified ranking-based objective. This objective also doubles as a criterion for choosing landmarks or keypoints, as patches with high AP. We show results creating sparse, multi-scale, semantic spatial maps composed of highly identifiable landmarks, with applications in landmark retrieval, localization, semantic segmentation and instance segmentation.
• Abstract（参考訳）: ロボットのような自律エージェントにとって重要な課題は、空間的かつ時間的に一貫した世界のモデルを維持することである。 隠蔽、以前は見えなかった視点、長い時間的地平線(ループ閉鎖や再同定など)によって維持されなければならない。 このような多彩なニューラルネットワーク表現を監督なしでトレーニングする方法はまだ公開されていない。 シーンの1つのビューにイメージパッチが与えられたら、同じ現実世界の場所にマップされた他のビューにあるすべてのパッチを(高い精度で)取得し、リコールしたいと思っています。 1つの欠点は、この目的が機能の再使用を促進しないことである。シーンに固有の(完全な精度/リコールを達成する)ことで、他のシーンのコンテキストにおいて表現は役に立たない。 検索セットを慎重に構築し、遠隔地へマップするパッチを除外することで、検索と再利用のバランスをとることができる。 同様に、学習した特徴(例えば、点、物、部屋)のスケールを、肯定的な検索を考えるために空間許容度を調整することで、容易に調整できる。 smooth(smooth)平均精度(ap)を単一のランキングベース目標に最適化する。 この目的はまた、高いAPのパッチとしてランドマークやキーポイントを選択するための基準として2倍になる。 ランドマーク検索,ローカライゼーション,セマンティックセグメンテーション,インスタンスセグメンテーションに応用した,高度に識別可能なランドマークからなるスパース・マルチスケール・セマンティック空間マップの作成結果を示す。

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