論文の概要: Employing Universal Voting Schemes for Improved Visual Place Recognition Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02297v1
- Date: Fri, 8 Mar 2024 14:19:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:09:59.108532
- Title: Employing Universal Voting Schemes for Improved Visual Place Recognition Performance
- Title（参考訳）: 視覚的位置認識性能向上のためのユニバーサル投票方式
- Authors: Maria Waheed, Michael Milford, Xiaojun Zhai, Maria Fasli, Klaus McDonald-Maier, Shoaib Ehsan,
- Abstract要約: 本稿では,VPRアンサンブルの設定した位置検出精度を最大化する投票方式について分析する。
我々は政治や社会学などの分野で広く採用されている様々な投票方式から着想を得ている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.242139178368923
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual Place Recognition has been the subject of many endeavours utilizing different ensemble approaches to improve VPR performance. Ideas like multi-process fusion, Fly-Inspired Voting Units, SwitchHit or Switch-Fuse involve combining different VPR techniques together, utilizing different strategies. However, a major aspect often common to many of these strategies is voting. Voting is an extremely relevant topic to explore in terms of its application and significance for any ensemble VPR setup. This paper analyses several voting schemes to maximise the place detection accuracy of a VPR ensemble set up and determine the optimal voting schemes for selection. We take inspiration from a variety of voting schemes that are widely employed in fields such as politics and sociology and it is evident via empirical data that the selection of the voting method influences the results drastically. The paper tests a wide variety of voting schemes to present the improvement in the VPR results for several data sets. We aim to determine whether a single optimal voting scheme exists or, much like in other fields of research, the selection of a voting technique is relative to its application and environment. We propose a ranking of these different voting methods from best to worst which allows for better selection. While presenting our results in terms of voting method's performance bounds, in form of radar charts, PR curves to showcase the difference in performance and a comparison methodology using a McNemar test variant to determine the statistical significance of the differences. This test is performed to further confirm the reliability of outcomes and draw comparisons for better and informed selection a voting technique.
- Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識は、異なるアンサンブルアプローチを用いてVPR性能を向上させる多くの試みの主題となっている。
マルチプロセス融合、Fly-Inspired Voting Units、SwitchHit、Switch-Fuseといったアイデアは、異なるVPR技術を組み合わせて、異なる戦略を活用する。
しかし、これらの戦略の多くに共通する主な側面は投票である。
投票は、どのようなアンサンブルVPRセットアップにおいても、その適用と重要性の観点から探究する上で非常に重要なトピックである。
本稿では,VPRアンサンブルが設定した位置検出精度を最大化し,選択のための最適な投票方式を決定するために,いくつかの投票方式を解析する。
政治や社会学などの分野で広く採用されている様々な投票方式から着想を得た結果,投票方法の選択が結果に大きな影響を与えることが実証データから明らかとなった。
本稿は,複数のデータセットに対するVPR結果の改善を示すために,多種多様な投票方式を検証した。
我々は,一つの最適な投票方式が存在するか,あるいは他の研究分野と同様,投票手法の選択はその適用と環境に比例したものであるかを決定することを目的としている。
我々は、これらの投票方法のベストからファストへのランク付けを提案し、より優れた選択を可能にした。
投票法の性能境界の観点で結果を示す一方で、レーダチャートの形で、性能差を示すPR曲線と、その差の統計的意義を決定するMcNemarテスト変種を用いた比較手法を提示する。
このテストは、結果の信頼性をさらに確認し、投票手法のより良い情報選択のための比較を描画する。
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