論文の概要: NeuroLoc: Encoding Navigation Cells for 6-DOF Camera Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01113v1
• Date: Fri, 02 May 2025 08:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.973971
• Title: NeuroLoc: Encoding Navigation Cells for 6-DOF Camera Localization
• Title（参考訳）: NeuroLoc: 6-DOFカメラローカライゼーションのためのナビゲーションセルのエンコード
• Authors: Xun Li, Jian Yang, Fenli Jia, Muyu Wang, Qi Wu, Jun Wu, Jinpeng Mi, Jilin Hu, Peidong Liang, Xuan Tang, Ke Li, Xiong You, Xian Wei,
• Abstract要約: 本稿では,ニューロロックという新しいカメラ位置推定手法を提案する。 我々は、歴史的情報を保存・再生するための場所セル駆動のHebbian学習モジュールを設計した。 第2に,頭部の細胞にインスパイアされた内部方向学習をマルチヘッドアテンション埋め込みとして利用し,類似シーンにおける真の方向の復元に役立てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.731494053278304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, camera localization has been widely adopted in autonomous robotic navigation due to its efficiency and convenience. However, autonomous navigation in unknown environments often suffers from scene ambiguity, environmental disturbances, and dynamic object transformation in camera localization. To address this problem, inspired by the biological brain navigation mechanism (such as grid cells, place cells, and head direction cells), we propose a novel neurobiological camera location method, namely NeuroLoc. Firstly, we designed a Hebbian learning module driven by place cells to save and replay historical information, aiming to restore the details of historical representations and solve the issue of scene fuzziness. Secondly, we utilized the head direction cell-inspired internal direction learning as multi-head attention embedding to help restore the true orientation in similar scenes. Finally, we added a 3D grid center prediction in the pose regression module to reduce the final wrong prediction. We evaluate the proposed NeuroLoc on commonly used benchmark indoor and outdoor datasets. The experimental results show that our NeuroLoc can enhance the robustness in complex environments and improve the performance of pose regression by using only a single image.
• Abstract（参考訳）: 近年、カメラのローカライゼーションは、その効率性と利便性のために自律型ロボットナビゲーションに広く採用されている。 しかし、未知の環境における自律ナビゲーションは、しばしばシーンの曖昧さ、環境障害、カメラのローカライゼーションにおける動的オブジェクト変換に悩まされる。 生体脳のナビゲーション機構(格子細胞,位置細胞,頭部細胞など)に触発されたこの問題に対処するため,ニューロロックと呼ばれる新しい神経生物学的カメラ位置推定法を提案する。 まず,歴史的情報を保存・再生するための位置セルを駆動するヘビアン学習モジュールを設計し,歴史的表現の詳細を復元し,シーンファジネスの問題を解決することを目的とした。 第2に,頭部の細胞にインスパイアされた内部方向学習をマルチヘッドアテンション埋め込みとして利用し,類似シーンにおける真の方向の復元に役立てた。 最後に、最終的な誤予測を減らすために、ポーズ回帰モジュールに3Dグリッドセンター予測を追加した。 提案したNeuroLocを,室内および屋外のベンチマークデータセットで評価した。 実験の結果,NeuroLocは複雑な環境下でのロバスト性を高め,単一の画像のみを用いてポーズ回帰の性能を向上させることができることがわかった。

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