Towards Seamless Adaptation of Pre-trained Models for Visual Place Recognition

📄 arXiv: 2402.14505v3 📥 PDF

作者: Feng Lu, Lijun Zhang, Xiangyuan Lan, Shuting Dong, Yaowei Wang, Chun Yuan

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-04-03)

备注: ICLR2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出无缝适应预训练模型以解决视觉地点识别问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉地点识别 预训练模型 特征适应 深度学习 计算机视觉 机器人导航 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有方法在视觉地点识别任务中未能充分利用预训练模型，导致性能提升有限。
  2. 本文提出了一种混合适应方法，通过调整轻量级适配器实现全局和局部特征的高效适应。
  3. 实验结果显示，所提方法在训练数据和时间上均优于现有方法，并在MSLS挑战赛中取得第一名。

📝 摘要（中文）

近期研究表明，经过大规模数据预训练的视觉模型能够为多种视觉感知问题提供有效的特征表示。然而，针对视觉地点识别（VPR）任务，利用预训练基础模型的尝试仍然较少。由于模型预训练与VPR任务在训练目标和数据上存在固有差异，如何弥合这一差距并充分发挥预训练模型在VPR中的能力仍然是一个关键问题。为此，本文提出了一种新颖的方法，实现预训练模型在VPR中的无缝适应。具体而言，我们设计了一种混合适应方法，以高效地实现全局和局部特征的适应，且仅需调整轻量级适配器而不需修改预训练模型。此外，我们提出了一种互近邻局部特征损失，以指导有效的适应，确保产生适合局部匹配的密集局部特征，并避免在重排序中耗时的空间验证。实验结果表明，该方法在较少的训练数据和时间下超越了现有最先进的方法，并且仅使用约3%的两阶段VPR方法的检索运行时间，提交时在MSLS挑战赛排行榜上排名第一。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效利用预训练模型在视觉地点识别（VPR）任务中的问题。现有方法在模型预训练与VPR任务之间存在目标和数据的差异，导致无法充分发挥预训练模型的潜力。

核心思路：论文提出了一种混合适应方法，通过仅调整轻量级适配器来实现全局和局部特征的适应，从而避免对预训练模型的修改。这种设计旨在高效地提取与地点识别相关的显著特征。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：全局特征适应和局部特征适应。全局特征适应关注于整体场景的特征提取，而局部特征适应则专注于显著地标的特征提取。通过互近邻局部特征损失，确保局部特征的有效匹配。

关键创新：最重要的创新点在于提出了混合适应方法和互近邻局部特征损失。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常需要对预训练模型进行全面调整，而本文的方法则通过轻量级适配器实现了高效适应。

关键设计：在损失函数设计上，互近邻局部特征损失确保了密集局部特征的生成，避免了重排序阶段的空间验证。此外，轻量级适配器的设计使得模型在适应过程中保持高效性。整体方法在训练数据和时间上均表现出色。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在较少的训练数据和时间下超越了现有最先进的方法，且在MSLS挑战赛中排名第一。具体而言，该方法的检索运行时间仅为传统两阶段VPR方法的约3%，显示出显著的效率提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等场景。在这些领域中，准确的视觉地点识别对于环境理解和决策制定至关重要。未来，该方法有望推动更多基于视觉的智能系统的发展，提高其在复杂环境中的适应能力。

📄 摘要（原文）

Recent studies show that vision models pre-trained in generic visual learning tasks with large-scale data can provide useful feature representations for a wide range of visual perception problems. However, few attempts have been made to exploit pre-trained foundation models in visual place recognition (VPR). Due to the inherent difference in training objectives and data between the tasks of model pre-training and VPR, how to bridge the gap and fully unleash the capability of pre-trained models for VPR is still a key issue to address. To this end, we propose a novel method to realize seamless adaptation of pre-trained models for VPR. Specifically, to obtain both global and local features that focus on salient landmarks for discriminating places, we design a hybrid adaptation method to achieve both global and local adaptation efficiently, in which only lightweight adapters are tuned without adjusting the pre-trained model. Besides, to guide effective adaptation, we propose a mutual nearest neighbor local feature loss, which ensures proper dense local features are produced for local matching and avoids time-consuming spatial verification in re-ranking. Experimental results show that our method outperforms the state-of-the-art methods with less training data and training time, and uses about only 3% retrieval runtime of the two-stage VPR methods with RANSAC-based spatial verification. It ranks 1st on the MSLS challenge leaderboard (at the time of submission). The code is released at https://github.com/Lu-Feng/SelaVPR.