論文の概要: On Model-Free Re-ranking for Visual Place Recognition with Deep Learned Local Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18573v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 09:59:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:54.785335
• Title: On Model-Free Re-ranking for Visual Place Recognition with Deep Learned Local Features
• Title（参考訳）: 深層学習型局所特徴量を用いた視覚的位置認識のためのモデルフリー再ランク付けについて
• Authors: Tomáš Pivoňka, Libor Přeučil,
• Abstract要約: 記事は、標準的なローカルな視覚的特徴に基づいて、モデルフリーで再ランク付けすることに焦点を当てている。 これは、主に深層学習された局所的な視覚的特徴のために設計された3つの新しいモデルフリーなリグレード手法を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Re-ranking is the second stage of a visual place recognition task, in which the system chooses the best-matching images from a pre-selected subset of candidates. Model-free approaches compute the image pair similarity based on a spatial comparison of corresponding local visual features, eliminating the need for computationally expensive estimation of a model describing transformation between images. The article focuses on model-free re-ranking based on standard local visual features and their applicability in long-term autonomy systems. It introduces three new model-free re-ranking methods that were designed primarily for deep-learned local visual features. These features evince high robustness to various appearance changes, which stands as a crucial property for use with long-term autonomy systems. All the introduced methods were employed in a new visual place recognition system together with the D2-net feature detector (Dusmanu, 2019) and experimentally tested with diverse, challenging public datasets. The obtained results are on par with current state-of-the-art methods, affirming that model-free approaches are a viable and worthwhile path for long-term visual place recognition.
• Abstract（参考訳）: 再ランク付けは視覚的位置認識タスクの第2段階であり、システムは予め選択された候補のサブセットから最適なマッチング画像を選択する。 モデルフリーアプローチは、画像間の変換を記述するモデルの計算コストを削減し、対応する局所的な視覚特徴の空間的比較に基づいて、画像対の類似性を計算する。 この記事では、標準のローカルビジュアル特徴と長期自律システムへの適用性に基づいて、モデルフリーで再ランク付けすることに焦点を当てる。 これは、主に深層学習された局所的な視覚的特徴のために設計された3つの新しいモデルフリーなリグレード手法を導入している。 これらの特徴は、様々な外観の変化に対して高い堅牢性をもたらし、これは長期的な自律システムでの使用にとって重要な特性である。 導入されたすべての方法は、D2-net特徴検出器(Dusmanu, 2019)とともに新しい視覚的位置認識システムに使用され、多様な、挑戦的なパブリックデータセットで実験的にテストされた。 得られた結果は、現在最先端の手法と同等であり、モデルフリーアプローチが長期的な視覚的位置認識に有用で価値のある道であることを確認した。

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