論文の概要: NocPlace: Nocturnal Visual Place Recognition Using Generative and Inherited Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17159v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 02:47:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:03:26.001402
• Title: NocPlace: Nocturnal Visual Place Recognition Using Generative and Inherited Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: NocPlace: 生成的および継承的知識伝達を用いた夜間視覚的位置認識
• Authors: Bingxi Liu, Yiqun Wang, Huaqi Tao, Tingjun Huang, Fulin Tang, Yihong Wu, Jinqiang Cui and Hong Zhang
• Abstract要約: 視覚的位置認識(VPR)はコンピュータビジョンにおいて重要であり、既知の画像の広範なコレクションからクエリ画像に似たデータベースイメージを取得することを目的としている。 VPRは、単にナイトタイムドメインの問題ではなく、ナイト・ツー・デイのドメイン横断の問題に対処する必要がある。 我々は、大規模で多視点の夜間VPRデータセットを利用して、学習したグローバルディスクリプタに、ダズリングライトと極暗光に対するレジリエンスを埋め込むNocPlaceを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.68565695465447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Visual Place Recognition (VPR) is crucial in computer vision, aiming to retrieve database images similar to a query image from an extensive collection of known images. However, like many vision-related tasks, learning-based VPR often experiences a decline in performance during nighttime due to the scarcity of nighttime images. Specifically, VPR needs to address the cross-domain problem of night-to-day rather than just the issue of a single nighttime domain. In response to these issues, we present NocPlace, which leverages a generated large-scale, multi-view, nighttime VPR dataset to embed resilience against dazzling lights and extreme darkness in the learned global descriptor. Firstly, we establish a day-night urban scene dataset called NightCities, capturing diverse nighttime scenarios and lighting variations across 60 cities globally. Following this, an unpaired image-to-image translation network is trained on this dataset. Using this trained translation network, we process an existing VPR dataset, thereby obtaining its nighttime version. The NocPlace is then fine-tuned using night-style images, the original labels, and descriptors inherited from the Daytime VPR model. Comprehensive experiments on various nighttime VPR test sets reveal that NocPlace considerably surpasses previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)はコンピュータビジョンにおいて重要であり、既知の画像の広範なコレクションからクエリ画像に似たデータベースイメージを取得することを目的としている。 しかしながら、多くの視覚関連タスクと同様に、学習ベースのVPRは夜間画像の不足により夜間にパフォーマンスが低下することが多い。 具体的には、VPRは単一の夜間ドメインの問題ではなく、夜間のドメイン間の問題に対処する必要がある。 これらの問題に対応するため、我々は、大規模で多視点の夜間VPRデータセットを利用して、学習したグローバルディスクリプタに、ダズリングライトと極暗光に対するレジリエンスを埋め込むNocPlaceを提案する。 まず、NightCitiesと呼ばれる日夜の都市シーンデータセットを構築し、世界中の60都市で多様な夜間シナリオと照明のバリエーションを収集します。 その後、このデータセット上で、画像対画像翻訳ネットワークを訓練する。 この訓練された翻訳ネットワークを用いて既存のvprデータセットを処理し、夜間版を得る。 NocPlaceはナイトスタイルのイメージ、オリジナルのラベル、デイタイムVPRモデルから継承されたディスクリプタを使って微調整される。 様々な夜間VPRテストセットに関する総合的な実験により、NocPlaceが従来の最先端手法をかなり上回っていることが判明した。

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