論文の概要: Ranking-aware Continual Learning for LiDAR Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07198v1
• Date: Mon, 12 May 2025 03:06:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.249396
• Title: Ranking-aware Continual Learning for LiDAR Place Recognition
• Title（参考訳）: LiDAR位置認識のためのランキングアウェア連続学習
• Authors: Xufei Wang, Gengxuan Tian, Junqiao Zhao, Siyue Tao, Qiwen Gu, Qiankun Yu, Tiantian Feng,
• Abstract要約: 本稿では,LPRのためのKDF(Knowledge Distillation and Fusion)を用いた連続学習フレームワークを提案する。 位置認識検索のランク付けプロセスにインスパイアされ、ランキング対応の知識蒸留損失を提示する。 また,LiDARの位置認識のための古モデルと新モデルの知識を統合するための知識融合モジュールも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.769301524248828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Place recognition plays a significant role in SLAM, robot navigation, and autonomous driving applications. Benefiting from deep learning, the performance of LiDAR place recognition (LPR) has been greatly improved. However, many existing learning-based LPR methods suffer from catastrophic forgetting, which severely harms the performance of LPR on previously trained places after training on a new environment. In this paper, we introduce a continual learning framework for LPR via Knowledge Distillation and Fusion (KDF) to alleviate forgetting. Inspired by the ranking process of place recognition retrieval, we present a ranking-aware knowledge distillation loss that encourages the network to preserve the high-level place recognition knowledge. We also introduce a knowledge fusion module to integrate the knowledge of old and new models for LiDAR place recognition. Our extensive experiments demonstrate that KDF can be applied to different networks to overcome catastrophic forgetting, surpassing the state-of-the-art methods in terms of mean Recall@1 and forgetting score.
• Abstract（参考訳）: 場所認識はSLAM、ロボットナビゲーション、自律運転アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 深層学習により,LiDAR位置認識(LPR)の性能は大幅に向上した。 しかし, 既存の学習型LPR法の多くは, 破滅的な忘れ込みに悩まされており, 新しい環境下でのトレーニング後, 以前に訓練された場所でのLPRの性能を著しく損なう。 本稿では,LPRにおけるKDF(Knowledge Distillation and Fusion)を用いた連続学習フレームワークを提案する。 位置認識検索のランク付けプロセスにインスパイアされ、高いレベルの位置認識知識をネットワークが保持することを奨励するランキング認識知識蒸留損失を提示する。 また,LiDARの位置認識のための古モデルと新モデルの知識を統合するための知識融合モジュールも導入する。 我々の広範な実験は、KDFをさまざまなネットワークに適用し、破滅的な忘れ込みを克服し、Recall@1の平均値と忘れるスコアで最先端の手法を超越できることを実証している。

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