Die Studie untersucht, wie die Ähnlichkeit zwischen Abfrage-Bildern und Referenzbildern in einer Datenbank genutzt werden kann, um die Effizienz der visuellen Lokalisierung zu verbessern.
Zunächst wird analysiert, dass Abfrage-Bilder, die den Referenzbildern sehr ähnlich sind, eine höhere Übereinstimmungsrate bei den Bildmerkmalen aufweisen. Daher reichen für solche "einfachen" Abfragen nur wenige Referenzbilder aus, um eine genaue Positionsschätzung zu erhalten.
Basierend auf dieser Beobachtung schlägt der Artikel den AIR-HLoc-Ansatz vor, der die Anzahl der abgerufenen Referenzbilder adaptiv an die Ähnlichkeit der Abfrage-Bilder anpasst. Für "einfache" Abfragen mit hoher Ähnlichkeit werden weniger Bilder abgerufen, für "schwierige" Abfragen mit geringer Ähnlichkeit mehr.
Die Experimente auf verschiedenen Datensätzen zeigen, dass AIR-HLoc die Rechenzeit um bis zu 30% reduzieren kann, ohne die Genauigkeit der visuellen Lokalisierung zu beeinträchtigen. Insbesondere für "einfache" Abfragen lässt sich die Rechenzeit deutlich verkürzen.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Changkun Liu... at arxiv.org 03-28-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.18281.pdfDeeper Inquiries