論文の概要: Differentiable Product Quantization for Memory Efficient Camera Relocalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15540v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 11:05:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 15:21:11.519284
- Title: Differentiable Product Quantization for Memory Efficient Camera Relocalization
- Title（参考訳）: メモリ効率の良いカメラ再ローカライズのための微分可能な製品量子化
- Authors: Zakaria Laskar, Iaroslav Melekhov, Assia Benbihi, Shuzhe Wang, Juho Kannala,
- Abstract要約: 我々は,記述子量子化-復号化を行う軽量シーン固有オートエンコーダネットワークをエンドツーエンドの微分可能な方法で訓練する。
その結果,1MBのローカルディスクリプタメモリでは,提案したネットワークとマップ圧縮の相乗的組み合わせが最高の性能を発揮することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.9838111920925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Camera relocalization relies on 3D models of the scene with a large memory footprint that is incompatible with the memory budget of several applications. One solution to reduce the scene memory size is map compression by removing certain 3D points and descriptor quantization. This achieves high compression but leads to performance drop due to information loss. To address the memory performance trade-off, we train a light-weight scene-specific auto-encoder network that performs descriptor quantization-dequantization in an end-to-end differentiable manner updating both product quantization centroids and network parameters through back-propagation. In addition to optimizing the network for descriptor reconstruction, we encourage it to preserve the descriptor-matching performance with margin-based metric loss functions. Results show that for a local descriptor memory of only 1MB, the synergistic combination of the proposed network and map compression achieves the best performance on the Aachen Day-Night compared to existing compression methods.
- Abstract（参考訳）: カメラの再ローカライゼーションはシーンの3Dモデルに依存しており、メモリフットプリントが大きく、複数のアプリケーションのメモリ予算と互換性がない。
シーンメモリサイズを減らす解決策の1つは、特定の3Dポイントとディスクリプタ量子化を取り除くことで、マップ圧縮である。
これは高い圧縮を実現するが、情報損失による性能低下につながる。
メモリ性能のトレードオフに対処するため、バックプロパゲーションにより製品量子化セントロイドとネットワークパラメータの両方を更新するエンド・ツー・エンドの微分可能な方法でディスクリプタ量子化復号を行う軽量シーン固有オートエンコーダネットワークを訓練する。
ディスクリプタ再構築のためのネットワークの最適化に加えて,マージンに基づく距離損失関数を用いた記述子マッチング性能の維持を推奨する。
その結果,1MBのローカルディスクリプタメモリの場合,提案するネットワークとマップ圧縮の相乗的組み合わせは,既存の圧縮方式と比較して,Aachen Day-Night上で最高の性能が得られることがわかった。
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