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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 697 - 701 (5page)
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LiDAR-based place recognition holds significant potential for various applications in autonomous driving, particularly in mapping and localization. This study analyzes which loss functions are most suitable for enhancing the robustness and performance of LiDAR-based place recognition over the long term. Specifically, we train feature extraction neural networks using triplet-based loss, commonly used in LiDAR-based place recognition, and supervised contrastive loss, which has been rarely used in this context, and compare their results. Unlike traditional triplet-based learning approaches, supervised contrastive loss, which is not dependent of data sampling, excels in hard negative mining, thereby facilitating the extraction of descriminative features. Consequently, our experiments demonstrate that training feature extraction neural networks with supervised contrastive loss can improve place recognition performance compared to the widely used triplet-based loss. Experimental evaluations conducted on the NCLT dataset illustrate the performance variations according to different loss functions, particularly in terms of place recognition accuracy and robustness for long-term place recognition.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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