論文の概要: To Match or Not to Match: Revisiting Image Matching for Reliable Visual Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06116v2
• Date: Tue, 22 Apr 2025 07:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 02:35:14.009776
• Title: To Match or Not to Match: Revisiting Image Matching for Reliable Visual Place Recognition
• Title（参考訳）: マッチングするかどうか:信頼性の高い視覚的位置認識のための画像マッチングの再検討
• Authors: Davide Sferrazza, Gabriele Berton, Gabriele Trivigno, Carlo Masone,
• Abstract要約: 現代の検索システムは、現在のVPRデータセットがほぼ飽和しているため、再ランク付けによって結果が劣化する点にしばしば到達している。 画像マッチングを検証ステップとして使用して、再ランク付けが有益であるときに、不整合値が確実に予測できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.008780119020479
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Place Recognition (VPR) is a critical task in computer vision, traditionally enhanced by re-ranking retrieval results with image matching. However, recent advancements in VPR methods have significantly improved performance, challenging the necessity of re-ranking. In this work, we show that modern retrieval systems often reach a point where re-ranking can degrade results, as current VPR datasets are largely saturated. We propose using image matching as a verification step to assess retrieval confidence, demonstrating that inlier counts can reliably predict when re-ranking is beneficial. Our findings shift the paradigm of retrieval pipelines, offering insights for more robust and adaptive VPR systems. The code is available at https://github.com/FarInHeight/To-Match-or-Not-to-Match.
• Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、伝統的に画像マッチングによる検索結果の再ランク付けによって強化されてきた。 しかし、近年のVPR手法の進歩により性能が大幅に向上し、再ランク付けの必要性が高まっている。 本稿では,現在のVPRデータセットがほぼ飽和しているため,近年の検索システムにおいて,再ランク付けによって結果が劣化する点がしばしばあることを示す。 画像マッチングを検証ステップとして使用して、再ランク付けが有益であるときに、不整合値が確実に予測できることを実証する。 我々の発見は、より堅牢で適応的なVPRシステムに対する洞察を提供する、検索パイプラインのパラダイムを変える。 コードはhttps://github.com/FarInHeight/To-Match-or-Not-to-Matchで公開されている。

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