DistilVPR: Cross-Modal Knowledge Distillation for Visual Place Recognition

📄 arXiv: 2312.10616v1 📥 PDF

作者: Sijie Wang, Rui She, Qiyu Kang, Xingchao Jian, Kai Zhao, Yang Song, Wee Peng Tay

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-17

备注: Accepted by AAAI 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DistilVPR，利用跨模态知识蒸馏提升视觉定位的单模态性能。

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

关键词: 视觉定位 知识蒸馏 跨模态学习 特征关系 多流形学习

📋 核心要点

  1. 多模态视觉定位性能优于单模态，但额外传感器的引入增加了成本，限制了轻量级系统的部署。
  2. DistilVPR利用知识蒸馏，使单模态学生网络学习跨模态教师网络的特征关系，无需额外传感器。
  3. DistilVPR通过挖掘多代理特征关系和整合不同曲率流形，提升了特征表征能力，实验结果优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出DistilVPR，一种用于视觉定位（VPR）的知识蒸馏流程，旨在解决多模态VPR系统成本高昂且不适用于轻量级应用的问题。DistilVPR通过让单模态学生网络学习跨模态教师网络的特征关系，在不增加额外传感器的情况下提升性能。该方法充分挖掘来自多个代理（包括自代理和跨代理）的特征关系，并整合了具有不同空间曲率的流形（包括欧几里得、球面和双曲关系模块），从而增强特征关系的多样性和整体表征能力。实验结果表明，DistilVPR相比其他蒸馏基线方法取得了最先进的性能，并通过消融研究验证了设计的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉定位（VPR）旨在确定图像或视频序列在预先构建的地图中的位置。多模态VPR通过融合来自不同传感器的信息（如视觉和激光雷达）来提高定位精度。然而，多模态系统需要额外的传感器，增加了成本和复杂性，使其不适用于资源受限的场景。现有的知识蒸馏方法在VPR中的应用尚未充分探索特征关系，限制了性能提升。

核心思路：DistilVPR的核心思路是利用知识蒸馏，将多模态教师网络的知识迁移到单模态学生网络，从而在不增加额外传感器的情况下，提升单模态VPR系统的性能。通过学习教师网络的特征关系，学生网络可以获得更丰富的表征能力，从而提高定位精度。这种方法旨在解决多模态VPR系统成本高昂的问题，并为轻量级VPR应用提供解决方案。

技术框架：DistilVPR的整体框架包括一个多模态教师网络和一个单模态学生网络。教师网络使用多模态数据进行训练，学习丰富的特征表示。学生网络使用单模态数据进行训练，并通过知识蒸馏学习教师网络的特征关系。该框架包含以下主要模块：1) 特征提取模块：用于提取教师和学生网络的特征；2) 特征关系模块：用于挖掘教师和学生网络之间的特征关系，包括自代理和跨代理关系；3) 多流形融合模块：用于整合具有不同空间曲率的流形，增强特征关系的多样性；4) 损失函数模块：用于指导学生网络学习教师网络的特征关系。

关键创新：DistilVPR的关键创新在于：1) 提出了利用多代理（自代理和跨代理）特征关系进行知识蒸馏的方法，更全面地挖掘了教师和学生网络之间的关系；2) 整合了具有不同空间曲率的流形（欧几里得、球面和双曲），增强了特征关系的多样性和表征能力；3) 针对VPR任务设计了专门的蒸馏流程，有效提升了单模态VPR系统的性能。

关键设计：DistilVPR的关键设计包括：1) 使用对比学习损失函数来学习特征表示；2) 设计了自代理和跨代理特征关系模块，分别用于挖掘自身特征关系和与其他代理的特征关系；3) 使用加权融合的方式整合不同流形的特征关系，权重根据验证集上的性能进行调整；4) 学生网络的结构与教师网络相似，但输入通道数减少，以适应单模态数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，DistilVPR在多个视觉定位数据集上取得了最先进的性能，显著优于其他知识蒸馏基线方法。例如，在Oxford RobotCar数据集上，DistilVPR的Recall@1指标比基线方法提升了5%以上。消融研究验证了多代理特征关系和多流形融合的有效性。

🎯 应用场景

DistilVPR可应用于资源受限的视觉定位场景，如移动机器人、无人机和增强现实设备。该方法能够在不增加额外传感器的情况下，提升单目视觉定位的精度和鲁棒性，降低系统成本和功耗。未来，DistilVPR可以扩展到其他模态，如激光雷达和惯性测量单元，以进一步提升定位性能。

📄 摘要（原文）

The utilization of multi-modal sensor data in visual place recognition (VPR) has demonstrated enhanced performance compared to single-modal counterparts. Nonetheless, integrating additional sensors comes with elevated costs and may not be feasible for systems that demand lightweight operation, thereby impacting the practical deployment of VPR. To address this issue, we resort to knowledge distillation, which empowers single-modal students to learn from cross-modal teachers without introducing additional sensors during inference. Despite the notable advancements achieved by current distillation approaches, the exploration of feature relationships remains an under-explored area. In order to tackle the challenge of cross-modal distillation in VPR, we present DistilVPR, a novel distillation pipeline for VPR. We propose leveraging feature relationships from multiple agents, including self-agents and cross-agents for teacher and student neural networks. Furthermore, we integrate various manifolds, characterized by different space curvatures for exploring feature relationships. This approach enhances the diversity of feature relationships, including Euclidean, spherical, and hyperbolic relationship modules, thereby enhancing the overall representational capacity. The experiments demonstrate that our proposed pipeline achieves state-of-the-art performance compared to other distillation baselines. We also conduct necessary ablation studies to show design effectiveness. The code is released at: https://github.com/sijieaaa/DistilVPR