Visual Place Recognition in Forests with Depth-Aware Distillation

📄 arXiv: 2606.13206 📥 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: 2026-06-12

💡 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地点识别问题

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

关键词: 视觉地点识别 深度感知 蒸馏训练 几何信息 自然环境 DINOv2 鲁棒性提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在自然森林环境中面临重复植被和外观变化大的挑战，导致视觉地点识别效果不佳。
  2. 本文提出了一种深度感知蒸馏框架，通过将几何信息融入DINOv2模型，增强了地点识别的鲁棒性。
  3. 在WildCross基准测试中，提出的方法在外观变化下表现优于传统方法，验证了深度信息的重要性。

📝 摘要（中文）

在自然森林环境中，视觉地点识别面临重复植被、结构线索弱以及跨越路径外观变化显著等挑战。为了解决这一问题，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，所提出的方法相较于仅基于外观的对比方法表现出显著提升，展现了深度作为自然环境中地点识别的重要补充模态的价值，并指出深度感知蒸馏作为增强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地点识别的困难，现有方法在面对重复植被和外观变化时表现不佳，导致识别精度低下。

核心思路：提出的深度感知蒸馏框架通过引入几何线索，增强了DINOv2模型的表现，保持了其预训练的描述符空间，从而提高了模型对外观变化的鲁棒性。

技术框架：该框架主要包括数据预处理、深度信息提取、蒸馏过程和模型训练四个阶段。首先，利用深度传感器获取几何信息，然后将其与视觉特征结合，最后通过蒸馏训练优化模型。

关键创新：最重要的创新在于将深度信息有效地融入视觉地点识别模型中，形成深度感知蒸馏机制，这与传统的仅依赖外观特征的方法形成了显著对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡视觉特征与深度信息的贡献，同时优化了网络结构以适应轻量化需求，确保在保持性能的同时降低计算复杂度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在WildCross基准测试中，提出的方法在外观变化下的识别准确率显著高于仅基于外观的对比方法，展示了深度信息的有效性和重要性，提升幅度达到XX%（具体数据未知）。

🎯 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，能够显著提升在复杂自然环境中的定位与识别能力。未来，随着技术的进步，深度感知蒸馏框架有望在更多实际应用中发挥重要作用，推动相关领域的发展。

📄 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.