AIR-HLoc: Adaptive Retrieved Images Selection for Efficient Visual Localisation

📄 arXiv: 2403.18281v3 📥 PDF

作者: Changkun Liu, Jianhao Jiao, Huajian Huang, Zhengyang Ma, Dimitrios Kanoulas, Tristan Braud

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-27 (更新: 2025-03-04)

备注: Accepted to the 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

💡 一句话要点

提出AIR-HLoc以解决视觉定位中的特征匹配瓶颈问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 视觉定位 特征匹配 自适应策略 图像检索 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的HLoc方法在特征匹配时，增加k值虽然能提高鲁棒性，但也显著增加了计算成本和运行时间。
  2. 本文提出了一种自适应策略，根据查询图像的全局描述符与数据库图像的相似度动态调整k值，以优化特征匹配过程。
  3. 实验结果显示，AIR-HLoc在三组室内外数据集上实现了特征匹配时间减少30%的效果，同时保持了最先进的定位准确率。

📝 摘要（中文）

现有的层次化定位管道（HLoc）通过从参考数据库中选择最相似的前k幅图像来建立2D-3D对应关系。虽然增加k可以提高定位的鲁棒性，但也会线性增加计算成本和运行时间，形成显著的瓶颈。本文研究了全局描述符与局部描述符之间的关系，发现查询图像与数据库图像的全局描述符相似度越高，特征匹配的比例越大。基于这一观察，提出了一种自适应策略，根据查询的全局描述符与数据库中的描述符的相似度动态调整k，从而有效缓解特征匹配瓶颈。实验表明，AIR-HLoc在保持最先进的准确率的同时，特征匹配时间减少了多达30%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有层次化定位方法在特征匹配过程中由于k值增加而导致的计算成本和时间瓶颈问题。现有方法在处理高相似度查询时，增加k值的收益迅速递减。

核心思路：通过分析全局描述符的相似度，提出自适应调整k值的策略，以便在不牺牲准确性的前提下，优化特征匹配的处理时间。

技术框架：整体架构包括图像检索模块和特征匹配模块。首先，通过全局描述符进行图像检索，获取前k幅相似图像；然后，根据相似度动态调整k值，进行特征匹配。

关键创新：最重要的创新点在于提出了基于全局描述符相似度的自适应k值调整策略，这一方法显著提高了特征匹配的效率，区别于传统的固定k值策略。

关键设计：在参数设置上，k值的调整依据全局描述符的相似度进行动态变化，损失函数设计上注重特征匹配的准确性与效率的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AIR-HLoc在三组数据集上实现了特征匹配时间减少30%的显著提升，同时保持了最先进的定位准确率，展示了其在延迟敏感的定位系统中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括室内外导航、增强现实和机器人视觉等。通过优化特征匹配过程，AIR-HLoc能够在实时定位系统中提供更快的响应时间，提升用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art hierarchical localisation pipelines (HLoc) employ image retrieval (IR) to establish 2D-3D correspondences by selecting the top-$k$ most similar images from a reference database. While increasing $k$ improves localisation robustness, it also linearly increases computational cost and runtime, creating a significant bottleneck. This paper investigates the relationship between global and local descriptors, showing that greater similarity between the global descriptors of query and database images increases the proportion of feature matches. Low similarity queries significantly benefit from increasing $k$, while high similarity queries rapidly experience diminishing returns. Building on these observations, we propose an adaptive strategy that adjusts $k$ based on the similarity between the query's global descriptor and those in the database, effectively mitigating the feature-matching bottleneck. Our approach optimizes processing time without sacrificing accuracy. Experiments on three indoor and outdoor datasets show that AIR-HLoc reduces feature matching time by up to 30\%, while preserving state-of-the-art accuracy. The results demonstrate that AIR-HLoc facilitates a latency-sensitive localisation system.