論文の概要: On the Estimation of Image-matching Uncertainty in Visual Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00546v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 03:24:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:10:31.561233
• Title: On the Estimation of Image-matching Uncertainty in Visual Place Recognition
• Title（参考訳）: 視覚的位置認識における画像マッチングの不確かさの推定について
• Authors: Mubariz Zaffar, Liangliang Nan, Julian F. P. Kooij,
• Abstract要約: ビジュアルプレース認識(VPR)では、画像と参照画像のマップと既知の参照ポーズとを比較して、クエリ画像のポーズを推定する。 この研究は、画像マッチングの不確実性を推定するための主要なアプローチを初めて比較した。 簡単なベースライン法であるSUE'を定式化し、他の方法と異なり、地図上の参照画像の自由なポーズを考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.769607568805291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Visual Place Recognition (VPR) the pose of a query image is estimated by comparing the image to a map of reference images with known reference poses. As is typical for image retrieval problems, a feature extractor maps the query and reference images to a feature space, where a nearest neighbor search is then performed. However, till recently little attention has been given to quantifying the confidence that a retrieved reference image is a correct match. Highly certain but incorrect retrieval can lead to catastrophic failure of VPR-based localization pipelines. This work compares for the first time the main approaches for estimating the image-matching uncertainty, including the traditional retrieval-based uncertainty estimation, more recent data-driven aleatoric uncertainty estimation, and the compute-intensive geometric verification. We further formulate a simple baseline method, ``SUE'', which unlike the other methods considers the freely-available poses of the reference images in the map. Our experiments reveal that a simple L2-distance between the query and reference descriptors is already a better estimate of image-matching uncertainty than current data-driven approaches. SUE outperforms the other efficient uncertainty estimation methods, and its uncertainty estimates complement the computationally expensive geometric verification approach. Future works for uncertainty estimation in VPR should consider the baselines discussed in this work.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルプレース認識(VPR)では、画像と参照画像のマップと既知の参照ポーズとを比較して、クエリ画像のポーズを推定する。 画像検索の典型的な問題と同様に、特徴抽出器は、クエリと参照画像を特徴空間にマッピングし、隣り合う探索を行う。 しかし、最近まで、検索された参照画像が正しい一致であるという信頼度を定量化するためにはほとんど注意が払われていない。 高精度だが誤った検索は、VPRベースのローカライゼーションパイプラインの破滅的な失敗につながる可能性がある。 この研究は、従来の検索に基づく不確実性推定、より最近のデータ駆動のアレタリック不確実性推定、および計算集約的な幾何的検証を含む、画像マッチングの不確かさを推定するための主要なアプローチを初めて比較した。 さらに,図中の参照画像の自由なポーズを考える他の方法と異なり,簡単なベースライン法である ``SUE'' を定式化する。 実験の結果,クエリと参照記述子間の単純なL2距離は,現在のデータ駆動手法よりも画像マッチングの不確かさを推定できることがわかった。 SUEは他の効率的な不確実性推定法よりも優れており、その不確実性推定は計算に高価な幾何的検証手法を補完する。 VPRにおける不確実性評価のための今後の研究は、この研究で議論されたベースラインを考慮するべきである。

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