論文の概要: MutualVPR: A Mutual Learning Framework for Resolving Supervision Inconsistencies via Adaptive Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09199v3
- Date: Sat, 08 Nov 2025 09:20:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.299853
- Title: MutualVPR: A Mutual Learning Framework for Resolving Supervision Inconsistencies via Adaptive Clustering
- Title（参考訳）: MutualVPR: アダプティブクラスタリングによるスーパービジョンの不整合解消のための相互学習フレームワーク
- Authors: Qiwen Gu, Xufei Wang, Junqiao Zhao, Siyue Tao, Tiantian Feng, Ziqiao Wang, Guang Chen,
- Abstract要約: MutualVPRは教師なしビューの自己分類と記述学習を統合している。
MutualVPRは複数のデータセットでSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.68546160250985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual Place Recognition (VPR) enables robust localization through image retrieval based on learned descriptors. However, drastic appearance variations of images at the same place caused by viewpoint changes can lead to inconsistent supervision signals, thereby degrading descriptor learning. Existing methods either rely on manually defined cropping rules or labeled data for view differentiation, but they suffer from two major limitations: (1) reliance on labels or handcrafted rules restricts generalization capability; (2) even within the same view direction, occlusions can introduce feature ambiguity. To address these issues, we propose MutualVPR, a mutual learning framework that integrates unsupervised view self-classification and descriptor learning. We first group images by geographic coordinates, then iteratively refine the clusters using K-means to dynamically assign place categories without orientation labels. Specifically, we adopt a DINOv2-based encoder to initialize the clustering. During training, the encoder and clustering co-evolve, progressively separating drastic appearance variations of the same place and enabling consistent supervision. Furthermore, we find that capturing fine-grained image differences at a place enhances robustness. Experiments demonstrate that MutualVPR achieves state-of-the-art (SOTA) performance across multiple datasets, validating the effectiveness of our framework in improving view direction generalization, occlusion robustness.
- Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)は、学習した記述子に基づく画像検索により、ロバストな位置決めを可能にする。
しかし、視点変化による同一場所での画像の劇的な外観変化は、一貫性のない監視信号をもたらし、ディスクリプタ学習を低下させる。
既存の方法は、手動で定義された作付けルールやラベル付きデータをビューの区別に頼っているが、ラベルや手作りルールに依存している場合、一般化能力を制限する場合と、同じビューの方向でも、オクルージョンは特徴のあいまいさを導入する場合の2つの大きな制限に悩まされている。
これらの課題に対処するために,教師なしの自己分類と記述型学習を統合した相互学習フレームワークであるMutualVPRを提案する。
まず、位置座標を用いて画像をグループ化し、次にK平均を用いてクラスタを反復的に洗練し、方向ラベルなしで位置圏を動的に割り当てる。
具体的には、クラスタリングを初期化するためにDINOv2ベースのエンコーダを採用する。
トレーニング中、エンコーダとクラスタリングは共同開発され、段階的に同じ場所の劇的な外観のバリエーションを分離し、一貫した監視を可能にした。
さらに, きめ細かい画像の違いを捉えることで, 強靭性が向上することがわかった。
実験により、MutualVPRは複数のデータセットにまたがる最先端(SOTA)性能を実現し、ビュー方向の一般化、オクルージョンロバスト性を改善する上での我々のフレームワークの有効性を検証した。
関連論文リスト
- Context-Based Visual-Language Place Recognition [4.737519767218666]
視覚に基づく位置認識に対する一般的なアプローチは、低レベルの視覚的特徴に依存している。
シーン変更に対して堅牢で,追加のトレーニングを必要としない,新しいVPRアプローチを導入する。
ゼロショット・言語駆動セマンティックセグメンテーションモデルを用いて画素レベルの埋め込みを抽出し,セマンティックイメージ記述子を構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T06:59:11Z) - Breaking the Frame: Visual Place Recognition by Overlap Prediction [53.17564423756082]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-23T20:00:20Z) - Visual-Text Cross Alignment: Refining the Similarity Score in Vision-Language Models [21.17975741743583]
近年、CLIP(CLIP)のような事前訓練された視覚言語モデル(VLM)を用いて、クエリイメージ全体をより細かいテキスト記述と整合させることで、ゼロショットのパフォーマンスを著しく向上させることが発見されている。
本稿では, より詳細な記述は, 画像全体よりも, クエリ画像の局所的な領域とより効果的に整合する傾向があることを実証的に見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T04:08:41Z) - Data-efficient Large Scale Place Recognition with Graded Similarity
Supervision [10.117451511942267]
視覚的位置認識(VPR)はコンピュータビジョンの基本課題である。
既存の方法は、同じ場所を表すか、そうでないイメージペアを使って訓練される。
VPRデータセットを再ラベルするための自動再アノテーション戦略をデプロイする。
コントラストネットワークのトレーニングに,グレード付き類似性ラベルを用いた新しい一般化コントラスト損失(GCL)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-21T10:56:57Z) - Location-Aware Self-Supervised Transformers [74.76585889813207]
画像部品の相対的な位置を予測し,セマンティックセグメンテーションのためのネットワークを事前訓練する。
参照パッチのサブセットを問合せのサブセットにマスキングすることで,タスクの難しさを制御します。
実験により,この位置認識事前学習が,いくつかの難解なセマンティックセグメンテーションベンチマークに競合する表現をもたらすことが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-05T16:24:29Z) - LEAD: Self-Supervised Landmark Estimation by Aligning Distributions of
Feature Similarity [49.84167231111667]
自己監督型ランドマーク検出における既存の研究は、画像から高密度(ピクセルレベルの)特徴表現を学習することに基づいている。
自己教師付き方式で高密度同変表現の学習を強化するアプローチを提案する。
機能抽出器にそのような先行性があることは,アノテーションの数が大幅に制限されている場合でも,ランドマーク検出に役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-06T17:48:18Z) - SCARF: Self-Supervised Contrastive Learning using Random Feature
Corruption [72.35532598131176]
本稿では,特徴のランダムなサブセットを乱してビューを形成するコントラスト学習手法であるSCARFを提案する。
SCARFは既存の戦略を補完し、オートエンコーダのような代替手段より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T08:08:33Z) - Graph Sampling Based Deep Metric Learning for Generalizable Person
Re-Identification [114.56752624945142]
我々は、最も一般的なランダムサンプリング手法である有名なpkサンプリングは、深層メトリック学習にとって有益で効率的ではないと主張する。
大規模計量学習のためのグラフサンプリング(GS)と呼ばれる効率的なミニバッチサンプリング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-04T06:44:15Z) - Zero-Shot Recognition through Image-Guided Semantic Classification [9.291055558504588]
ゼロショット学習(ZSL)のための新しい埋め込み型フレームワークを提案する。
複数ラベル分類のための2値関係法により,画像と意味分類器のマッピングを逆学習する手法を提案する。
IGSCは概念的には単純であり、分類のための既存のディープアーキテクチャをわずかに拡張することで実現可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-23T06:22:40Z) - Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning [82.79808902674282]
コントラスト学習は教師なし表現学習に革命をもたらした。
現在のコントラストモデルでは、前景オブジェクトのローカライズには効果がない。
本稿では,背景変化を学習するためのデータ駆動型手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-14T16:29:42Z) - Self-Supervised Tuning for Few-Shot Segmentation [82.32143982269892]
Few-shotのセグメンテーションは、アノテートされたサンプルがほとんどない各画像ピクセルにカテゴリラベルを割り当てることを目的としている。
既存のメタラーニング手法では, 画像から抽出した視覚的特徴を埋め込み空間に埋め込むと, カテゴリー別識別記述子の生成に失敗する傾向にある。
本稿では,複数のエピソードにまたがる潜在特徴の分布を,自己分割方式に基づいて動的に調整する適応型フレームワークチューニングを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-12T03:53:53Z) - High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for
Occluded Person Re-Identification [84.43394420267794]
本稿では,高次関係とトポロジ情報を識別的特徴とロバストなアライメントのために学習し,新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークはOccluded-Dukeデータセットで最先端の6.5%mAPスコアを大幅に上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-18T12:18:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。