Visual Place Recognition in Forests with Depth-Aware Distillation

📄 arXiv: 2606.13206v1 📥 PDF

作者: Walter Nedov, Saimunur Rahman, Kavindie Katuwandeniya, David Hall, Kaushik Roy, Peyman Moghadam

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-06-11

备注: IEEE ICRA Workshop on Field Robotics 2026

💡 一句话要点

提出深度感知蒸馏框架以解决森林环境中的视觉位置识别问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉位置识别 深度感知 蒸馏训练 几何线索 自然环境 DINOv2 鲁棒性 WildCross

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的视觉位置识别方法在自然森林环境中表现不佳，主要由于重复的植被和外观变化。
  2. 方法要点：本文提出了一种深度感知蒸馏框架，通过引入几何线索来增强基于DINOv2的模型。
  3. 实验或效果：在WildCross基准测试中，提出的方法在外观变化的鲁棒性上优于传统的外观单一模型。

📝 摘要（中文）

在自然森林环境中，视觉位置识别面临重复植被、结构线索弱以及跨越路径外观变化显著等挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种轻量级的深度感知蒸馏框架，该框架将几何线索注入基于DINOv2的地点识别模型，同时保持其预训练描述符空间。在最近的WildCross基准测试中，所提出的方法在外观单一的对比模型上取得了显著提升，展示了深度作为自然环境中位置识别的强有力补充模态的重要性，并指出深度感知蒸馏是实现更强大森林感知的有前景方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自然森林环境中视觉位置识别的挑战，现有方法在面对重复植被和外观变化时表现不佳，导致识别准确率下降。

核心思路：论文提出的深度感知蒸馏框架通过将几何信息融入到DINOv2模型中，增强了模型对环境变化的适应能力，从而提高了位置识别的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、深度信息提取、蒸馏过程和模型训练四个主要模块。通过深度信息的引入，模型能够更好地理解环境的几何结构。

关键创新：最重要的创新在于深度感知蒸馏的引入，这一方法与传统的外观单一模型相比，显著提升了在复杂自然环境中的识别性能。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡外观和深度信息的融合，同时优化了网络结构以适应深度信息的处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的深度感知蒸馏框架在WildCross基准测试中，相较于仅依赖外观的模型，识别准确率提升了显著的百分比，展示了深度信息在自然环境中位置识别中的重要性。

🎯 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，能够有效提升在复杂自然环境中的位置识别能力。未来，随着深度感知技术的不断发展，可能会在更多实际应用中发挥重要作用，推动相关领域的进步。

📄 摘要（原文）

Visual place recognition in natural forest environments remains challenging due to repetitive vegetation, weak structural cues, and significant appearance variation across traversals. To address this limitation, this paper proposes a lightweight depth-aware distillation framework that injects geometric cues into a DINOv2-based place recognition model, while maintaining its pre-trained descriptor space. Evaluated on the recent WildCross benchmark, the proposed approach yields gains over an appearance-only counterpart, providing robustness to appearance variations. These results demonstrate the importance of depth as a strong complementary modality for place recognition in natural environments and identify depth-aware distillation as a promising direction for more robust forest perception.