AirLoc: Object-based Indoor Relocalization

要約

タイトル：AirLoc：オブジェクトベースの屋内再配置
要約：
　・屋内再配置は、自律的な探査などのロボット作業や、ショッピングモールでの携帯電話によるナビゲーションなど、民間アプリケーションにとって非常に重要である。
　・以前のアプローチの多くは、キーポイント特徴やローカルテクスチャなどの幾何情報を採用し、屋内再配置を実行する。しかしながら、視覚的に類似した場面がある環境では失敗しやすいか、多数のデータベース画像が必要であることがある。
　・ユニークなランドマークを認識することで、人が場所を覚えるという事実に着想を得て、ジオメトリ要素よりも情報量が多いオブジェクトを採用している。
　・本論文では、AirLoc（エアロック）という簡単で効果的なオブジェクトベースの屋内再配置手法を提案している。オブジェクトの再識別とオブジェクトの関係を記憶することの課題を克服するために、オブジェクト単位の外観埋め込みとオブジェクト間の幾何学的関係を抽出する。ジオメトリと外観の特徴を統合することで累積的なシーン特徴を生成し、堅牢で正確かつ携帯性の高い屋内再配置システムを実現させた。このシステムは、部屋レベルの再配置において、PR-AUCの9.5％と正確度の7％で、最新の方法を上回っている。完全な評価に加えて、厳しい遮蔽、知覚エイリアシング、視点変化、変形などのいくつかの課題がある中で、AirLocは堅牢性を示した。

要約(オリジナル)

Indoor relocalization is vital for both robotic tasks like autonomous exploration and civil applications such as navigation with a cell phone in a shopping mall. Some previous approaches adopt geometrical information such as key-point features or local textures to carry out indoor relocalization, but they either easily fail in an environment with visually similar scenes or require many database images. Inspired by the fact that humans often remember places by recognizing unique landmarks, we resort to objects, which are more informative than geometry elements. In this work, we propose a simple yet effective object-based indoor relocalization approach, dubbed AirLoc. To overcome the critical challenges of object reidentification and remembering object relationships, we extract object-wise appearance embedding and inter-object geometric relationships. The geometry and appearance features are integrated to generate cumulative scene features. This results in a robust, accurate, and portable indoor relocalization system, which outperforms the state-of-the-art methods in room-level relocalization by 9.5% of PR-AUC and 7% of accuracy. In addition to exhaustive evaluation, we also carry out real-world tests, where AirLoc shows robustness in challenges like severe occlusion, perceptual aliasing, viewpoint shift, and deformation.

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