面向视觉地点识别的无监督互补感知多进程融合
计算机视觉与模式识别
2021-12-10 v1
摘要
近期解决视觉地点识别（VPR）问题的一种方法是同时融合多种互补VPR技术的地点识别估计。然而，在特定部署环境中先验地选择最优技术组合是一个困难且尚未解决的挑战。此外，据我们所知，目前尚无方法能够根据图像间的变化在逐帧基础上选择技术组合。在本工作中，我们提出了一种无监督算法，能够在当前部署环境中逐帧地找到最鲁棒的VPR技术组合。该技术选择通过对当前查询图像与数据库图像集合之间的相似度分数进行分析来确定，无需真实标注信息。我们在多种数据集和VPR技术上展示了我们的方法，并表明所提出的动态多进程融合（Dyn-MPF）相较于多种具有挑战性的竞争方法具有更优的VPR性能，其中一些竞争方法因可获取真实标注信息而获得了不公平的优势。
引用
@article{arxiv.2112.04701,
title = {Unsupervised Complementary-aware Multi-process Fusion for Visual Place Recognition},
author = {Stephen Hausler and Tobias Fischer and Michael Milford},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04701},
year = {2021}
}