論文の概要: VOLoc: Visual Place Recognition by Querying Compressed Lidar Map
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15961v1
- Date: Sun, 25 Feb 2024 02:51:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 16:13:18.598804
- Title: VOLoc: Visual Place Recognition by Querying Compressed Lidar Map
- Title（参考訳）: VOLOC:圧縮ライダーマップ検索による視覚的位置認識
- Authors: Xudong Cai, Yongcai Wang, Zhe Huang, Yu Shao and Deying Li
- Abstract要約: VOLOCは、圧縮されたLidarマップをリアルタイムにキャプチャした画像シーケンスで検索する類似性を利用した視覚的位置認識手法である。
VOLOCは、Lidar-to-Lidarの位置認識よりも、ローエンドのモバイルカメラで圧縮されたLidarマップを利用するための新しいレコードを設定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.28567000800207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The availability of city-scale Lidar maps enables the potential of city-scale
place recognition using mobile cameras. However, the city-scale Lidar maps
generally need to be compressed for storage efficiency, which increases the
difficulty of direct visual place recognition in compressed Lidar maps. This
paper proposes VOLoc, an accurate and efficient visual place recognition method
that exploits geometric similarity to directly query the compressed Lidar map
via the real-time captured image sequence. In the offline phase, VOLoc
compresses the Lidar maps using a \emph{Geometry-Preserving Compressor} (GPC),
in which the compression is reversible, a crucial requirement for the
downstream 6DoF pose estimation. In the online phase, VOLoc proposes an online
Geometric Recovery Module (GRM), which is composed of online Visual Odometry
(VO) and a point cloud optimization module, such that the local scene structure
around the camera is online recovered to build the \emph{Querying Point Cloud}
(QPC). Then the QPC is compressed by the same GPC, and is aggregated into a
global descriptor by an attention-based aggregation module, to query the
compressed Lidar map in the vector space. A transfer learning mechanism is also
proposed to improve the accuracy and the generality of the aggregation network.
Extensive evaluations show that VOLoc provides localization accuracy even
better than the Lidar-to-Lidar place recognition, setting up a new record for
utilizing the compressed Lidar map by low-end mobile cameras. The code are
publicly available at https://github.com/Master-cai/VOLoc.
- Abstract（参考訳）: 都市規模のライダーマップが利用可能になると、モバイルカメラを用いた都市規模の場所認識が可能になる。
しかし,都市規模のLidarマップは保存効率を高めるために圧縮する必要があるため,圧縮されたLidarマップでは直接視覚的位置認識が困難になる。
本稿では,実時間撮像された画像列を介して圧縮lidarマップを直接照会するために,幾何学的類似性を利用した高精度かつ効率的な視覚位置認識手法であるvolocを提案する。
オフラインの段階では、VOLOCは、圧縮が可逆である<emph{Geometry-Preserving Compressor} (GPC) を用いてライダーマップを圧縮する。
オンラインフェーズでは、VOLOCはオンラインのビジュアルオドメトリー(VO)とポイントクラウド最適化モジュールで構成されるオンラインのジオメトリックリカバリモジュール(GRM)を提案しており、カメラを取り巻くローカルなシーン構造をオンラインに復元して、 \emph{Querying Point Cloud} (QPC)を構築する。
次に、QPCは同じGPCで圧縮され、アテンションベースの集約モジュールによってグローバルディスクリプタに集約され、圧縮されたLidarマップをベクトル空間でクエリする。
また,アグリゲーションネットワークの精度と汎用性を向上させるために,転送学習機構を提案する。
大規模な評価では、VOLOCはLidar-to-Lidarの位置認識よりもローエンドのモバイルカメラで圧縮されたLidarマップを利用するための新しい記録を樹立した。
コードはhttps://github.com/Master-cai/VOLOC.comで公開されている。
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