論文の概要: Hierarchical localization with panoramic views and triplet loss functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14117v2
- Date: Fri, 22 Nov 2024 15:51:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 15:01:42.353962
- Title: Hierarchical localization with panoramic views and triplet loss functions
- Title（参考訳）: パノラマビューと三重項損失関数による階層的局所化
- Authors: Marcos Alfaro, Juan José Cabrera, María Flores, Óscar Reinoso, Luis Payá,
- Abstract要約: 本研究の目的は,移動ロボットの安全なナビゲーションに不可欠な視覚的位置決めに取り組むことである。
提案手法はパノラマ画像と三重畳み込みニューラルネットワークを用いる。
提案手法の限界を探索するため,異なる屋内環境下で三重項ネットワークを同時にテストした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.663377882489275
- License:
- Abstract: The main objective of this paper is to tackle visual localization, which is essential for the safe navigation of mobile robots. The solution we propose employs panoramic images and triplet convolutional neural networks. We seek to exploit the properties of such architectures to address both hierarchical and global localization in indoor environments, which are prone to visual aliasing and other phenomena. Considering their importance in these architectures, a complete comparative evaluation of different triplet loss functions is performed. The experimental section proves that triplet networks can be trained with a relatively low number of images captured under a specific lighting condition and even so, the resulting networks are a robust tool to perform visual localization under dynamic conditions. Our approach has been evaluated against some of these effects, such as changes in the lighting conditions, occlusions, noise and motion blurring. Furthermore, to explore the limits of our approach, triplet networks have been tested in different indoor environments simultaneously. In all the cases, these architectures have demonstrated a great capability to generalize to diverse and challenging scenarios. The code used in the experiments is available at https://github.com/MarcosAlfaro/TripletNetworksIndoorLocalization.git.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,移動ロボットの安全なナビゲーションに不可欠な視覚的位置決めに取り組むことである。
提案手法はパノラマ画像と三重畳み込みニューラルネットワークを用いる。
室内環境における階層的およびグローバルなローカライゼーションに対処するために,このようなアーキテクチャの特性を活用しようと試みる。
これらのアーキテクチャにおけるそれらの重要性を考慮すると、異なる三重項損失関数の完全な比較評価を行う。
実験のセクションでは、特定の照明条件下で撮影された比較的少ない画像で三重項ネットワークをトレーニングできることが示されており、なおかつ、結果のネットワークは動的条件下で視覚的ローカライゼーションを行うための堅牢なツールである。
提案手法は,照明条件の変化,閉塞,騒音,動きのぼかしなど,これらの効果に対して評価されている。
さらに,本手法の限界を探索するため,異なる屋内環境下で三重項ネットワークを同時に実験した。
あらゆるケースにおいて、これらのアーキテクチャは、多様で挑戦的なシナリオに一般化する優れた能力を示している。
実験で使用されたコードはhttps://github.com/MarcosAlfaro/TripletNetworksIndoorLocalization.gitで公開されている。
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