論文の概要: Introspection in Learned Semantic Scene Graph Localisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07053v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 14:21:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.547339
• Title: Introspection in Learned Semantic Scene Graph Localisation
• Title（参考訳）: 学習したセマンティックシーングラフの局所化におけるイントロスペクション
• Authors: Manshika Charvi Bissessur, Efimia Panagiotaki, Daniele De Martini,
• Abstract要約: 本研究は,セマンティックスが自己監督型コントラスト型セマンティックローカライゼーションフレームワークにおいて,セマンティックスがローカライズ性能とロバスト性にどのように影響するかを考察する。 本研究では, モデルが環境騒音をフィルタし, 特異なランドマークを日常的に乱雑に優先するかどうかを調査するために, 徹底的なポストホックイントロスペクション分析を行う。 以上の結果から,このモデルでは位置定義に関する意味論的に健全な関係を学習し,視覚的・構造的な難易度で説明可能な登録を可能にすることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.222321327403328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work investigates how semantics influence localisation performance and robustness in a learned self-supervised, contrastive semantic localisation framework. After training a localisation network on both original and perturbed maps, we conduct a thorough post-hoc introspection analysis to probe whether the model filters environmental noise and prioritises distinctive landmarks over routine clutter. We validate various interpretability methods and present a comparative reliability analysis. Integrated gradients and Attention Weights consistently emerge as the most reliable probes of learned behaviour. A semantic class ablation further reveals an implicit weighting in which frequent objects are often down-weighted. Overall, the results indicate that the model learns noise-robust, semantically salient relations about place definition, thereby enabling explainable registration under challenging visual and structural variations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,セマンティクスが学習した自己教師付きコントラスト型セマンティクス・ローカライゼーション・フレームワークにおいて,セマンティクスがローカライズ性能とロバスト性にどのように影響するかを検討する。 モデルが環境騒音をフィルタし, 特徴的ランドマークを日常的に乱雑に優先するか否かを調査するため, 原地図と摂動地図の双方でローカライゼーションネットワークを訓練した後, 徹底的なイントロスペクション分析を行った。 様々な解釈可能性法を検証し,信頼性を比較検討する。 統合的勾配と注意重みは、学習行動の最も信頼できるプローブとして一貫して現れます。 セマンティッククラスアブレーションはさらに、頻繁なオブジェクトがしばしば重み付けされる暗黙の重み付けを明らかにしている。 以上の結果から,このモデルでは位置定義に関する意味論的に健全な関係を学習し,視覚的・構造的な難易度で説明可能な登録を可能にすることが示唆された。

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