一种基于互补性的切换-融合系统以改进视觉位置识别
计算机视觉与模式识别
2023-03-02 v1
摘要
近来已有若干基于融合与切换的方法被提出以解决视觉位置识别（VPR）问题。尽管这些系统展现出 VPR 性能的显著提升，它们各自仍存在一系列局限。多过程融合系统通常涉及暴力枚举并同时运行所有可用 VPR 技术，而切换方法试图通过仅为给定查询图像选择最适用的 VPR 技术来否定这一做法。但切换在无法识别出合适技术时确实会失效。一种创新方案是将这两种原本离散的方法相融合，以结合其竞争优势同时规避其缺陷。所提出的 Switch-Fuse 系统是一种将基于互补性的 VPR 技术切换之鲁棒性与精心选定技术融合之效力相结合以显著提升性能的有趣方式。我们的系统结构优于基础融合方法，因为它并非简单地融合所有或任意随机技术，而是被构造为首先依据查询图像为融合选取最优可能的 VPR 技术。该系统结合了切换与融合 VPR 技术两个重要过程，二者作为混合模型共同在全部主要 VPR 数据集上借助 PR 曲线显著提升了性能。
引用
@article{arxiv.2303.00714,
title = {A Complementarity-Based Switch-Fuse System for Improved Visual Place Recognition},
author = {Maria Waheed and Sania Waheed and Michael Milford and Klaus McDonald-Maier and Shoaib Ehsan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.00714},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2203.00591