論文の概要: Improving Visual Place Recognition with Sequence-Matching Receptiveness Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06840v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 02:01:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:48:26.288162
• Title: Improving Visual Place Recognition with Sequence-Matching Receptiveness Prediction
• Title（参考訳）: シーケンスマッチング型受容率予測による視覚的位置認識の改善
• Authors: Somayeh Hussaini, Tobias Fischer, Michael Milford,
• Abstract要約: 本稿では,VPR手法のフレーム単位のシーケンスマッチング受容性(SMR)を予測するための教師付き学習手法を提案する。 我々の手法は、最先端および古典的なVPR技術において、VPR性能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.577433371468533
• License:
• Abstract: In visual place recognition (VPR), filtering and sequence-based matching approaches can improve performance by integrating temporal information across image sequences, especially in challenging conditions. While these methods are commonly applied, their effects on system behavior can be unpredictable and can actually make performance worse in certain situations. In this work, we present a new supervised learning approach that learns to predict the per-frame sequence matching receptiveness (SMR) of VPR techniques, enabling the system to selectively decide when to trust the output of a sequence matching system. The approach is agnostic to the underlying VPR technique. Our approach predicts SMR-and hence significantly improves VPR performance-across a large range of state-of-the-art and classical VPR techniques (namely CosPlace, MixVPR, EigenPlaces, SALAD, AP-GeM, NetVLAD and SAD), and across three benchmark VPR datasets (Nordland, Oxford RobotCar, and SFU-Mountain). We also provide insights into a complementary approach that uses the predictor to replace discarded matches, as well as ablation studies, including an analysis of the interactions between our SMR predictor and the selected sequence length. We will release our code upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)では、特に困難な状況において、画像列間の時間情報を統合することにより、フィルタリングとシーケンスベースのマッチングアプローチにより、パフォーマンスが向上する。 これらの手法は一般的に適用されるが、システム動作に対する影響は予測不可能であり、特定の状況下では実際にパフォーマンスを悪化させる可能性がある。 本研究では,VPR手法のフレーム単位のシーケンスマッチング受容性(SMR)を予測することによって,シーケンスマッチングシステムの出力をいつ信頼するかを選択的に決定できる新しい教師付き学習手法を提案する。 このアプローチは、基盤となるVPRテクニックに依存しない。 提案手法は,従来のVPR技術(CosPlace, MixVPR, EigenPlaces, SALAD, AP-GeM, NetVLAD, SAD)と,3つのベンチマークVPRデータセット(Nordland, Oxford RobotCar, SFU-Mountain)に対して,VPRの性能を著しく向上させる。 また,SMR予測器と選択したシーケンス長との相互作用の解析を含むアブレーション研究や,捨てられたマッチを置き換えるための予測器を用いた補完的アプローチに関する洞察も提供する。 私たちは受け入れ次第コードを公開します。

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