論文の概要: UGNA-VPR: A Novel Training Paradigm for Visual Place Recognition Based on Uncertainty-Guided NeRF Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21338v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 10:14:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:24.998960
• Title: UGNA-VPR: A Novel Training Paradigm for Visual Place Recognition Based on Uncertainty-Guided NeRF Augmentation
• Title（参考訳）: UGNA-VPR:不確実性誘導型NeRF拡張に基づく視覚的位置認識のための新しい訓練パラダイム
• Authors: Yehui Shen, Lei Zhang, Qingqiu Li, Xiongwei Zhao, Yue Wang, Huimin Lu, Xieyuanli Chen,
• Abstract要約: 視覚的位置認識(VPR)は、ロボットが以前訪れた場所を特定するために不可欠である。 既存のVPRデータセットのほとんどは、単一のビューポイントシナリオに限定されている。 本稿では,既存のVPRネットワークの性能向上のための新しいトレーニングパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.77871782073211
• License:
• Abstract: Visual place recognition (VPR) is crucial for robots to identify previously visited locations, playing an important role in autonomous navigation in both indoor and outdoor environments. However, most existing VPR datasets are limited to single-viewpoint scenarios, leading to reduced recognition accuracy, particularly in multi-directional driving or feature-sparse scenes. Moreover, obtaining additional data to mitigate these limitations is often expensive. This paper introduces a novel training paradigm to improve the performance of existing VPR networks by enhancing multi-view diversity within current datasets through uncertainty estimation and NeRF-based data augmentation. Specifically, we initially train NeRF using the existing VPR dataset. Then, our devised self-supervised uncertainty estimation network identifies places with high uncertainty. The poses of these uncertain places are input into NeRF to generate new synthetic observations for further training of VPR networks. Additionally, we propose an improved storage method for efficient organization of augmented and original training data. We conducted extensive experiments on three datasets and tested three different VPR backbone networks. The results demonstrate that our proposed training paradigm significantly improves VPR performance by fully utilizing existing data, outperforming other training approaches. We further validated the effectiveness of our approach on self-recorded indoor and outdoor datasets, consistently demonstrating superior results. Our dataset and code have been released at \href{https://github.com/nubot-nudt/UGNA-VPR}{https://github.com/nubot-nudt/UGNA-VPR}.
• Abstract（参考訳）: 視覚的場所認識(VPR)は、ロボットが以前訪れた場所を特定するために不可欠であり、屋内と屋外の両方で自律的なナビゲーションにおいて重要な役割を果たしている。 しかしながら、既存のVPRデータセットのほとんどは単一視点のシナリオに限られており、特に多方向駆動や特徴スパースシーンにおいて、認識精度が低下する。 さらに、これらの制限を緩和するための追加データを取得することは、しばしばコストがかかる。 本稿では、不確実性推定とNeRFに基づくデータ拡張により、現在のデータセットにおけるマルチビューの多様性を高めることにより、既存のVPRネットワークの性能を向上させるための新たなトレーニングパラダイムを提案する。 具体的には、まず既存のVPRデータセットを使用してNeRFをトレーニングする。 そこで,提案した自己監督型不確実性推定ネットワークは,不確実性の高い場所を同定する。 これらの不確実な場所のポーズは、VPRネットワークのさらなるトレーニングのための新しい合成観測を生成するために、NeRFに入力される。 さらに,拡張およびオリジナルトレーニングデータの効率的な整理のための改良された記憶方法を提案する。 3つのデータセットについて広範な実験を行い、3つの異なるVPRバックボーンネットワークを試験した。 その結果,提案したトレーニングパラダイムは,既存のデータを完全に活用することで,VPRの性能を著しく向上し,他のトレーニング手法よりも優れていた。 さらに,自己記録した屋内および屋外のデータセットに対するアプローチの有効性を検証し,優れた結果が得られた。 我々のデータセットとコードは \href{https://github.com/nubot-nudt/UGNA-VPR}{https://github.com/nubot-nudt/UGNA-VPR} でリリースされた。

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