論文の概要: Regressing Transformers for Data-efficient Visual Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16304v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 17:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 14:05:00.690304
• Title: Regressing Transformers for Data-efficient Visual Place Recognition
• Title（参考訳）: データ効率の良い視覚位置認識のためのレグレッシブトランス
• Authors: Mar\'ia Leyva-Vallina, Nicola Strisciuglio and Nicolai Petkov
• Abstract要約: この研究は、レグレッション問題としての場所認識をフレーミングすることで、新しい視点を導入する。 画像ディスクリプタをグレード付き類似ラベルと直接整合するように最適化することにより、高価な再ランク付けなしでランキング機能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.156432076272475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual place recognition is a critical task in computer vision, especially for localization and navigation systems. Existing methods often rely on contrastive learning: image descriptors are trained to have small distance for similar images and larger distance for dissimilar ones in a latent space. However, this approach struggles to ensure accurate distance-based image similarity representation, particularly when training with binary pairwise labels, and complex re-ranking strategies are required. This work introduces a fresh perspective by framing place recognition as a regression problem, using camera field-of-view overlap as similarity ground truth for learning. By optimizing image descriptors to align directly with graded similarity labels, this approach enhances ranking capabilities without expensive re-ranking, offering data-efficient training and strong generalization across several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 視覚位置認識はコンピュータビジョン、特にローカライゼーションやナビゲーションシステムにおいて重要なタスクである。 画像記述子は、類似した画像に対して小さな距離を持つように訓練され、潜在空間において異なる画像に対してより大きな距離を持つように訓練される。 しかし、このアプローチは、特にバイナリペアワイドラベルによるトレーニングや複雑な再ランク戦略が必要な場合には、正確な距離ベースの画像類似性表現を保証するのに苦労する。 本研究は,位置認識を回帰問題とし,学習のための類似性基盤としてカメラとビューの重なりを用いた新しい視点を提案する。 画像記述子をグレードの類似度ラベルに直接合わせるように最適化することで、このアプローチは、高価な再ランク付けなしにランキング機能を強化し、データ効率の良いトレーニングといくつかのベンチマークデータセットにわたる強力な一般化を提供する。

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