A Complementarity-Based Switch-Fuse System for Improved Visual Place Recognition

要約

最近、視覚的場所認識の問題を解決するために、いくつかの融合およびスイッチングベースのアプローチが提示されました。
これらのシステムは VPR パフォーマンスの大幅な向上を示していますが、それぞれに独自の制限があります。
マルチプロセス フュージョン システムでは、通常、ブルート フォースを採用し、利用可能なすべての VPR 手法を同時に実行する必要がありますが、スイッチング方式では、特定のクエリ イメージに最適な VPR 手法のみを選択することで、この手法を無効にしようとします。
ただし、利用可能な適切な手法を特定できない場合、切り替えは失敗します。
革新的な解決策は、競争上の優位性を組み合わせながら欠点を打ち消す 2 つの別々のアプローチを融合させることです。
提案された Switch-Fuse システムは、相補性に基づくスイッチング VPR 技術の堅牢性と、慎重に選択された技術を融合する力の両方を組み合わせて、パフォーマンスを大幅に向上させる興味深い方法です。
私たちのシステムは、基本的な融合方法よりも優れた構造を保持しています。単純にすべてまたはランダムな手法を融合するのではなく、クエリ画像に従って、融合に最適な VPR 手法を最初に選択するように構成されています。
このシステムは、VPR 技術の切り替えと融合という 2 つの重要なプロセスを組み合わせたもので、ハイブリッド モデルとして、PR 曲線を使用して示されるすべての主要な VPR データ セットのパフォーマンスを大幅に向上させます。

要約(オリジナル)

Recently several fusion and switching based approaches have been presented to solve the problem of Visual Place Recognition. In spite of these systems demonstrating significant boost in VPR performance they each have their own set of limitations. The multi-process fusion systems usually involve employing brute force and running all available VPR techniques simultaneously while the switching method attempts to negate this practise by only selecting the best suited VPR technique for given query image. But switching does fail at times when no available suitable technique can be identified. An innovative solution would be an amalgamation of the two otherwise discrete approaches to combine their competitive advantages while negating their shortcomings. The proposed, Switch-Fuse system, is an interesting way to combine both the robustness of switching VPR techniques based on complementarity and the force of fusing the carefully selected techniques to significantly improve performance. Our system holds a structure superior to the basic fusion methods as instead of simply fusing all or any random techniques, it is structured to first select the best possible VPR techniques for fusion, according to the query image. The system combines two significant processes, switching and fusing VPR techniques, which together as a hybrid model substantially improve performance on all major VPR data sets illustrated using PR curves.

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