論文の概要: Aggregating Multiple Bio-Inspired Image Region Classifiers For Effective
And Lightweight Visual Place Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12995v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 12:57:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 15:41:47.463041
- Title: Aggregating Multiple Bio-Inspired Image Region Classifiers For Effective
And Lightweight Visual Place Recognition
- Title（参考訳）: バイオインスパイアされた複数画像領域分類器の有効かつ軽量な視覚的位置認識への応用
- Authors: Bruno Arcanjo, Bruno Ferrarini, Maria Fasli, Michael Milford, Klaus D.
McDonald-Maier and Shoaib Ehsan
- Abstract要約: 本稿では,VPR性能を大幅に改善したRereaDrosoNetと呼ばれる,新しいマルチDrosoNetローカライゼーションシステムを提案する。
我々のアプローチは、DrosoNetsの異なるグループを原画像の異なる分割分割に特化することに依存している。
我々は,全てのDrosoNetの出力を最終位置予測に組み合わせるための新しい投票モジュールを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.09628302234166
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual place recognition (VPR) enables autonomous systems to localize
themselves within an environment using image information. While VPR techniques
built upon a Convolutional Neural Network (CNN) backbone dominate
state-of-the-art VPR performance, their high computational requirements make
them unsuitable for platforms equipped with low-end hardware. Recently, a
lightweight VPR system based on multiple bio-inspired classifiers, dubbed
DrosoNets, has been proposed, achieving great computational efficiency at the
cost of reduced absolute place retrieval performance. In this work, we propose
a novel multi-DrosoNet localization system, dubbed RegionDrosoNet, with
significantly improved VPR performance, while preserving a low-computational
profile. Our approach relies on specializing distinct groups of DrosoNets on
differently sliced partitions of the original image, increasing extrinsic model
differentiation. Furthermore, we introduce a novel voting module to combine the
outputs of all DrosoNets into the final place prediction which considers
multiple top refence candidates from each DrosoNet. RegionDrosoNet outperforms
other lightweight VPR techniques when dealing with both appearance changes and
viewpoint variations. Moreover, it competes with computationally expensive
methods on some benchmark datasets at a small fraction of their online
inference time.
- Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)は、自律システムが画像情報を用いて環境内をローカライズすることを可能にする。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のバックボーン上に構築されたVPR技術は、最先端のVPR性能を支配しているが、その高い計算要求により、ローエンドハードウェアを搭載したプラットフォームには適さない。
近年,DrosoNetsと呼ばれる複数のバイオインスパイアされた分類器をベースとした軽量なVPRシステムが提案され,絶対位置検索性能の低下による計算効率の向上が図られている。
本研究では,低計算プロファイルを保ちながら,VPR性能を著しく向上した領域DrosoNetと呼ばれる新しいマルチDrosoNetローカライズシステムを提案する。
我々のアプローチは、DrosoNetsの異なるグループを原画像の異なる分割分割に特化させることに依存し、外生的モデルの微分を増大させる。
さらに,すべてのDrosoNetの出力を,各DrosoNetの複数のトップレフェンス候補を考慮した最終位置予測に組み合わせた,新しい投票モジュールを導入する。
RegionDrosoNetは、外観の変化と視点の変化の両方を扱う場合、他の軽量VPR技術よりも優れている。
さらに、オンライン推論時間のごく一部で、いくつかのベンチマークデータセットで計算コストの高いメソッドと競合する。
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