論文の概要: Low Cost, High Efficiency: LiDAR Place Recognition in Vineyards with Matryoshka Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18714v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 17:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.970525
• Title: Low Cost, High Efficiency: LiDAR Place Recognition in Vineyards with Matryoshka Representation Learning
• Title（参考訳）: 低コスト, 高効率:マトリルシュカ表現学習によるブドウ園におけるLiDAR位置認識
• Authors: Judith Vilella-Cantos, Mauro Martini, Marcello Chiaberge, Mónica Ballesta, David Valiente,
• Abstract要約: 我々は、ブドウ園環境における最先端の手法を超越した、軽量でディープラーニングベースの手法であるMinkUNeXt-VINEを提案する。 提案手法は,低コストでスパースなLiDAR入力と低次元出力で高効率な実時間シナリオを実現するため,性能の向上を優先する。 その結果,提案手法により得られたトレードオフ出力の効率性や,低コストかつ低解像度な入力データに対する堅牢な性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5072568692549964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Localization in agricultural environments is challenging due to their unstructured nature and lack of distinctive landmarks. Although agricultural settings have been studied in the context of object classification and segmentation, the place recognition task for mobile robots is not trivial in the current state of the art. In this study, we propose MinkUNeXt-VINE, a lightweight, deep-learning-based method that surpasses state-of-the-art methods in vineyard environments thanks to its pre-processing and Matryoshka Representation Learning multi-loss approach. Our method prioritizes enhanced performance with low-cost, sparse LiDAR inputs and lower-dimensionality outputs to ensure high efficiency in real-time scenarios. Additionally, we present a comprehensive ablation study of the results on various evaluation cases and two extensive long-term vineyard datasets employing different LiDAR sensors. The results demonstrate the efficiency of the trade-off output produced by this approach, as well as its robust performance on low-cost and low-resolution input data. The code is publicly available for reproduction.
• Abstract（参考訳）: 農業環境におけるローカライゼーションは、その非構造的な性質と顕著なランドマークの欠如により困難である。 農業環境は対象分類やセグメンテーションの文脈で研究されているが、現状では移動ロボットの場所認識作業は簡単ではない。 本研究では,MinkUNeXt-VINEを提案する。MinkUNeXt-VINEは,前処理とMatryoshka Representation Learning Multi-lossアプローチにより,ブドウ園環境における最先端の手法を超越した軽量深層学習手法である。 提案手法は,低コストでスパースなLiDAR入力と低次元出力で性能の向上を優先し,リアルタイムシナリオにおける高効率性を実現する。 さらに,異なるLiDARセンサを用いた各種評価事例と2種類の長期ブドウ園データセットの総合的分析を行った。 その結果,提案手法により得られたトレードオフ出力の効率性や,低コストかつ低解像度な入力データに対する堅牢な性能が示された。 コードは公開されており、再生可能である。

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