論文の概要: Dynamically Modulating Visual Place Recognition Sequence Length For Minimum Acceptable Performance Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00863v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 00:16:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 01:17:19.404333
- Title: Dynamically Modulating Visual Place Recognition Sequence Length For Minimum Acceptable Performance Scenarios
- Title（参考訳）: 最小許容性能シナリオのための動的に変化する視覚的位置認識長
- Authors: Connor Malone, Ankit Vora, Thierry Peynot, Michael Milford,
- Abstract要約: 単一画像の視覚的位置認識(VPR)は、ローカライゼーションの代替となるが、ロバスト性を改善するためにシーケンスマッチングのような技術を必要とすることが多い。
本稿では,データキャリブレーションを用いて,VPRの配列長を目標のローカライゼーション性能を超えるようなモデルに適合させる手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.183024395686505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mobile robots and autonomous vehicles are often required to function in environments where critical position estimates from sensors such as GPS become uncertain or unreliable. Single image visual place recognition (VPR) provides an alternative for localization but often requires techniques such as sequence matching to improve robustness, which incurs additional computation and latency costs. Even then, the sequence length required to localize at an acceptable performance level varies widely; and simply setting overly long fixed sequence lengths creates unnecessary latency, computational overhead, and can even degrade performance. In these scenarios it is often more desirable to meet or exceed a set target performance at minimal expense. In this paper we present an approach which uses a calibration set of data to fit a model that modulates sequence length for VPR as needed to exceed a target localization performance. We make use of a coarse position prior, which could be provided by any other localization system, and capture the variation in appearance across this region. We use the correlation between appearance variation and sequence length to curate VPR features and fit a multilayer perceptron (MLP) for selecting the optimal length. We demonstrate that this method is effective at modulating sequence length to maximize the number of sections in a dataset which meet or exceed a target performance whilst minimizing the median length used. We show applicability across several datasets and reveal key phenomena like generalization capabilities, the benefits of curating features and the utility of non-state-of-the-art feature extractors with nuanced properties.
- Abstract（参考訳）: 移動ロボットや自動運転車は、GPSなどのセンサーから推定される重要な位置が不確実あるいは信頼性の低い環境において機能する必要があることが多い。
単一画像の視覚的位置認識(VPR)は、ローカライゼーションの代替手段を提供するが、ロバスト性を改善するためにシーケンスマッチングのような技術を必要とすることが多い。
それでも、許容されるパフォーマンスレベルでローカライズに必要なシーケンス長は様々であり、過度に長い固定シーケンス長を設定するだけで、不要なレイテンシや計算オーバーヘッドが生じ、パフォーマンスが低下する可能性がある。
これらのシナリオでは、最小限の費用で目標のパフォーマンスを満たしたり、超えたりすることが望ましい場合が多い。
本稿では,VPRの配列長を目標ローカライゼーション性能を超えるように調整するモデルに,キャリブレーションデータセットを用いて適合する手法を提案する。
我々は、他の任意の局所化システムによって提供されるような粗い位置を事前に利用し、この領域全体での外観の変化を捉えている。
外観変化とシーケンス長の相関関係を用いて,VPRの特徴をキュレートし,最適な長さを選択するために多層パーセプトロン(MLP)を適合させる。
本手法は, 使用した中央値長を最小化しつつ, 目標性能を達成または超過するデータセットの区間数を最大化するために, シーケンス長の調整に有効であることを示す。
いくつかのデータセットに適用可能性を示し、一般化機能、キュレーション機能の利点、ニュアンス特性を持つ非最先端特徴抽出器の有用性などの重要な現象を明らかにする。
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