論文の概要: CSCPR: Cross-Source-Context Indoor RGB-D Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17457v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 17:50:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 12:55:41.686379
• Title: CSCPR: Cross-Source-Context Indoor RGB-D Place Recognition
• Title（参考訳）: CSCPR: クロスソースコンテキスト屋内RGB-D位置認識
• Authors: Jing Liang, Zhuo Deng, Zheming Zhou, Min Sun, Omid Ghasemalizadeh, Cheng-Hao Kuo, Arnie Sen, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: 本稿では,RGB-D屋内位置認識のための新しいアルゴリズムであるCSCPRを提案する。 主にRGBドメインに焦点を当てた従来のアプローチとは異なり、CSCPRはRGB-Dデータを扱うように設計されている。 ノイズの多い色の点雲を扱うためのコンテキスト・オブ・クラスタ(CoC)を拡張し、再ランク付けのための2つの新しいモジュールを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.12179061883084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new algorithm, Cross-Source-Context Place Recognition (CSCPR), for RGB-D indoor place recognition that integrates global retrieval and reranking into a single end-to-end model. Unlike prior approaches that primarily focus on the RGB domain, CSCPR is designed to handle the RGB-D data. We extend the Context-of-Clusters (CoCs) for handling noisy colorized point clouds and introduce two novel modules for reranking: the Self-Context Cluster (SCC) and Cross Source Context Cluster (CSCC), which enhance feature representation and match query-database pairs based on local features, respectively. We also present two new datasets, ScanNetIPR and ARKitIPR. Our experiments demonstrate that CSCPR significantly outperforms state-of-the-art models on these datasets by at least 36.5% in Recall@1 at ScanNet-PR dataset and 44% in new datasets. Code and datasets will be released.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グローバル検索を統合したRGB-D屋内位置認識のための新しいアルゴリズムであるクロスソース・コンテキスト認識(CSCPR)を提案する。 主にRGBドメインに焦点を当てた従来のアプローチとは異なり、CSCPRはRGB-Dデータを扱うように設計されている。 ノイズの多い色付き点雲を扱うためのコンテキスト・オブ・クラスタ(CoC)を拡張し、それぞれローカル機能に基づいて特徴表現とクエリ・データベースのペアをマッチングするセルフ・コンテキスト・クラスタ(SCC)とクロス・ソース・コンテキスト・クラスタ(CSCC)の2つの新しいモジュールを導入します。 また、ScanNetIPRとARKitIPRという2つの新しいデータセットも提示する。 我々の実験は、CSCPRがこれらのデータセットの最先端モデルを、ScanNet-PRデータセットのRecall@1で少なくとも36.5%、新しいデータセットで44%大きく上回っていることを示した。 コードとデータセットがリリースされる。

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