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기술

BoQ 장소 인식

BoQ 장소 인식기술
발표
2024년
전체 이름
Bag-of-Queries
정보 집계
학습 전역 쿼리의 교차 주의
연결 백본
합성곱 및 비전 트랜스포머
BoQ는 학습 가능한 전역 쿼리가 영상 특징을 교차 주의로 조사해 장소 표현을 만드는 방법이다. 입력에서 매번 쿼리를 생성하는 대신 공유된 쿼리 집합으로 장소별 단서를 모은다.

장소를 묻는 쿼리

환경과 시점이 달라져도 같은 장소를 구별할 속성이 필요하다. BoQ는 이러한 장소 관련 속성을 포착하도록 전역 쿼리들의 집합을 학습한다.

교차 주의로 특징 조사

입력 특징에서 직접 만든 쿼리 대신 별도로 학습하는 전역 쿼리를 사용한다. 쿼리가 교차 주의로 영상 특징을 조사해 정보를 일관된 방식으로 집계한다.

해석과 백본 연결

주의 기제로 어떤 특징을 활용하는지 해석할 수 있는 구성을 제시했다. 합성곱 신경망과 비전 트랜스포머 백본 모두에 연결할 수 있다.

단일 단계 검색

논문은 14개 대규모 장소 인식 벤치마크에서 평가했다. 전역 기술자의 단일 단계 검색을 재순위화가 있는 두 단계 기법과도 비교해 성능과 효율을 살폈다.

관련 문서

MixVPR / NetVLAD / EigenPlaces / SALAD 장소 인식 / 트랜스포머 / 영상 검색