論文の概要: DINO-Mix: Enhancing Visual Place Recognition with Foundational Vision Model and Feature Mixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00230v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 02:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 15:07:46.593647
• Title: DINO-Mix: Enhancing Visual Place Recognition with Foundational Vision Model and Feature Mixing
• Title（参考訳）: dino-mix:基本視覚モデルと特徴混合による視覚位置認識の強化
• Authors: Gaoshuang Huang, Yang Zhou, Xiaofei Hu, Chenglong Zhang, Luying Zhao, Wenjian Gan and Mingbo Hou
• Abstract要約: 本稿では,基礎的な視覚モデルと特徴集約を組み合わせた,DINO-Mixと呼ばれる新しいVPRアーキテクチャを提案する。 提案したDINO-Mixアーキテクチャは,現在最先端(SOTA)手法を著しく上回っていることを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.053793612295086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Utilizing visual place recognition (VPR) technology to ascertain the geographical location of publicly available images is a pressing issue for real-world VPR applications. Although most current VPR methods achieve favorable results under ideal conditions, their performance in complex environments, characterized by lighting variations, seasonal changes, and occlusions caused by moving objects, is generally unsatisfactory. In this study, we utilize the DINOv2 model as the backbone network for trimming and fine-tuning to extract robust image features. We propose a novel VPR architecture called DINO-Mix, which combines a foundational vision model with feature aggregation. This architecture relies on the powerful image feature extraction capabilities of foundational vision models. We employ an MLP-Mixer-based mix module to aggregate image features, resulting in globally robust and generalizable descriptors that enable high-precision VPR. We experimentally demonstrate that the proposed DINO-Mix architecture significantly outperforms current state-of-the-art (SOTA) methods. In test sets having lighting variations, seasonal changes, and occlusions (Tokyo24/7, Nordland, SF-XL-Testv1), our proposed DINO-Mix architecture achieved Top-1 accuracy rates of 91.75%, 80.18%, and 82%, respectively. Compared with SOTA methods, our architecture exhibited an average accuracy improvement of 5.14%.
• Abstract（参考訳）: 公開画像の地理的位置を確認するために視覚的位置認識(VPR)技術を利用することは、現実のVPRアプリケーションにとって重要な問題である。 現在のVPR法の多くは理想的な条件下で良好な結果が得られるが、光の変動、季節変化、移動物体による閉塞といった複雑な環境での性能は概して満足できない。 本研究では,トリミングと微調整のためのバックボーンネットワークとしてdinov2モデルを用いてロバストな画像特徴を抽出する。 本稿では,基本ビジョンモデルと特徴集約を組み合わせた新しいvprアーキテクチャであるdino-mixを提案する。 このアーキテクチャは、基本ビジョンモデルの強力な画像特徴抽出機能に依存している。 MLP-Mixer ベースの混合モジュールを用いて画像特徴を集約し,高精度 VPR を実現する。 提案したDINO-Mixアーキテクチャが現在最先端(SOTA)手法よりも優れていることを示す。 照明変化,季節変化,咬合を有するテストセット(tokyo24/7,nordland,sf-xl-testv1)では,dino-mixアーキテクチャが91.75%,80.18%,82%の精度でトップ1となった。 SOTA法と比較すると, 平均精度は5.14%向上した。

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