論文の概要: Breaking the Frame: Visual Place Recognition by Overlap Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16204v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 13:11:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:37:59.681345
• Title: Breaking the Frame: Visual Place Recognition by Overlap Prediction
• Title（参考訳）: フレームを分割する:オーバーラップ予測による視覚的位置認識
• Authors: Tong Wei, Philipp Lindenberger, Jiri Matas, Daniel Barath,
• Abstract要約: 本稿では,重なり合う予測に基づく新しい視覚的位置認識手法 VOP を提案する。 VOPは、Vision Transformerのバックボーンを使用してパッチレベルの埋め込みを取得することで、コビジュアブルなイメージセクションを進める。 提案手法では,データベース画像の重複点の評価に投票機構を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.17564423756082
• License:
• Abstract: Visual place recognition methods struggle with occlusions and partial visual overlaps. We propose a novel visual place recognition approach based on overlap prediction, called VOP, shifting from traditional reliance on global image similarities and local features to image overlap prediction. VOP proceeds co-visible image sections by obtaining patch-level embeddings using a Vision Transformer backbone and establishing patch-to-patch correspondences without requiring expensive feature detection and matching. Our approach uses a voting mechanism to assess overlap scores for potential database images. It provides a nuanced image retrieval metric in challenging scenarios. Experimental results show that VOP leads to more accurate relative pose estimation and localization results on the retrieved image pairs than state-of-the-art baselines on a number of large-scale, real-world indoor and outdoor benchmarks. The code is available at https://github.com/weitong8591/vop.git.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識法は、オクルージョンと部分的な視覚的重なりに苦慮する。 本稿では,VOPと呼ばれる重なり予測に基づく新しい視覚的位置認識手法を提案する。 VOPは、Vision Transformerのバックボーンを使ってパッチレベルの埋め込みを取得し、高価な特徴検出とマッチングを必要とせずにパッチとパッチの対応を確立することで、コヴィジュアブルな画像セクションを進める。 提案手法では,データベース画像の重複点の評価に投票機構を用いる。 挑戦的なシナリオにおいて、ニュアンス付き画像検索メトリクスを提供する。 実験結果から, VOPは大規模, 実世界, 屋外の大規模ベンチマークにおいて, 最先端のベースラインよりも, 画像ペア上での相対的なポーズ推定と局所化の結果がより正確であることが示唆された。 コードはhttps://github.com/weitong8591/vop.gitで公開されている。

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