論文の概要: Learning from Mistakes: Loss-Aware Memory Enhanced Continual Learning for LiDAR Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15597v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 16:41:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.901662
• Title: Learning from Mistakes: Loss-Aware Memory Enhanced Continual Learning for LiDAR Place Recognition
• Title（参考訳）: 誤りからの学習:LiDAR位置認識のためのロスアウェアメモリ強化連続学習
• Authors: Xufei Wang, Junqiao Zhao, Siyue Tao, Qiwen Gu, Wonbong Kim, Tiantian Feng,
• Abstract要約: LiDARの位置認識はSLAM、ロボットナビゲーション、自動運転において重要な役割を果たす。 既存のLiDARの位置認識手法は、学習済みの知識を忘れずに新しい環境に適応するのに苦労することが多い。 我々は,LiDAR位置認識のための新しい連続学習フレームワークKDF+を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.499914626992348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR place recognition plays a crucial role in SLAM, robot navigation, and autonomous driving. However, existing LiDAR place recognition methods often struggle to adapt to new environments without forgetting previously learned knowledge, a challenge widely known as catastrophic forgetting. To address this issue, we propose KDF+, a novel continual learning framework for LiDAR place recognition that extends the KDF paradigm with a loss-aware sampling strategy and a rehearsal enhancement mechanism. The proposed sampling strategy estimates the learning difficulty of each sample via its loss value and selects samples for replay according to their estimated difficulty. Harder samples, which tend to encode more discriminative information, are sampled with higher probability while maintaining distributional coverage across the dataset. In addition, the rehearsal enhancement mechanism encourages memory samples to be further refined during new-task training by slightly reducing their loss relative to previous tasks, thereby reinforcing long-term knowledge retention. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that KDF+ consistently outperforms existing continual learning methods and can be seamlessly integrated into state-of-the-art continual learning for LiDAR place recognition frameworks to yield significant and stable performance gains. The code will be available at https://github.com/repo/KDF-plus.
• Abstract（参考訳）: LiDARの位置認識はSLAM、ロボットナビゲーション、自動運転において重要な役割を果たす。 しかし、既存のLiDARの位置認識手法は、これまで学んだ知識を忘れずに新しい環境に適応するのに苦労することが多い。 この問題に対処するため、我々はKDFパラダイムを拡張した新たなLiDAR位置認識フレームワークであるKDF+を提案し、損失対応サンプリング戦略とリハーサル強化機構を提案する。 提案手法は,各サンプルの学習困難度を損失値を用いて推定し,その推定困難度に応じてリプレイ用サンプルを選択する。 より差別的な情報をエンコードする傾向の強いサンプルは、データセット全体の分布範囲を維持しながら、高い確率でサンプリングされる。 さらに、リハーサル強化機構は、前回のタスクに対する損失をわずかに減らし、メモリサンプルをより洗練させ、長期的知識保持を補強する。 複数のベンチマークにわたる大規模な実験により、KDF+は既存の連続学習手法を一貫して上回り、LiDARの場所認識フレームワークの最先端の継続的学習にシームレスに統合することで、大幅な、安定したパフォーマンス向上が得られることが示された。 コードはhttps://github.com/repo/KDF-plusで入手できる。

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