UGNA-VPR: A Novel Training Paradigm for Visual Place Recognition Based on Uncertainty-Guided NeRF Augmentation

📄 arXiv: 2503.21338v1 📥 PDF

作者: Yehui Shen, Lei Zhang, Qingqiu Li, Xiongwei Zhao, Yue Wang, Huimin Lu, Xieyuanli Chen

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-03-27

备注: Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

UGNA-VPR：基于不确定性引导NeRF增强的视觉定位新训练范式

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉定位 NeRF 数据增强 不确定性估计 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有VPR数据集缺乏多视角信息，导致在复杂场景下识别精度降低，而获取新数据成本高昂。
  2. 提出一种基于不确定性引导的NeRF数据增强方法，利用现有数据生成更多样化的视角，提升VPR网络性能。
  3. 实验表明，该方法在多个数据集和VPR骨干网络上均能显著提升性能，并在自采集数据集上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

视觉定位(VPR)对于机器人识别先前访问过的位置至关重要，在室内和室外环境的自主导航中起着重要作用。然而，现有VPR数据集大多局限于单视点场景，导致识别精度降低，尤其是在多方向驾驶或特征稀疏场景中。此外，获取额外数据来缓解这些限制通常成本高昂。本文提出了一种新的训练范式，通过不确定性估计和基于NeRF的数据增强来增强现有数据集中的多视角多样性，从而提高现有VPR网络的性能。具体来说，我们首先使用现有的VPR数据集训练NeRF。然后，我们设计的自监督不确定性估计网络识别具有高不确定性的位置。这些不确定位置的姿态被输入到NeRF中，以生成新的合成观测数据，用于进一步训练VPR网络。此外，我们提出了一种改进的存储方法，用于高效地组织增强的和原始的训练数据。我们在三个数据集上进行了大量实验，并测试了三种不同的VPR骨干网络。结果表明，我们提出的训练范式通过充分利用现有数据，显著提高了VPR性能，优于其他训练方法。我们进一步验证了我们的方法在自记录的室内和室外数据集上的有效性，始终表现出优越的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉定位(VPR)中，由于现有数据集视角单一，导致模型在多视角或特征稀疏场景下泛化能力差的问题。现有方法依赖于大量真实数据的采集，成本高昂，且难以覆盖所有可能的视角变化。

核心思路：论文的核心思路是利用NeRF从现有VPR数据集中学习场景的3D表示，然后通过不确定性估计来识别需要增强的视角，并利用NeRF生成这些视角的合成图像，从而增加训练数据的多样性，提升VPR模型的鲁棒性。

技术框架：整体框架包含以下几个阶段：1) 使用现有VPR数据集训练NeRF模型；2) 训练一个自监督的不确定性估计网络，用于评估NeRF渲染图像的不确定性；3) 基于不确定性估计的结果，选择需要增强的视角；4) 使用NeRF生成选定视角的合成图像；5) 将合成图像与原始图像混合，用于训练VPR网络。同时，论文还提出了一种改进的存储方法，用于高效管理原始数据和增强数据。

关键创新：论文的关键创新在于将NeRF与不确定性估计相结合，实现了一种自监督的数据增强方法。通过不确定性估计，可以有选择性地增强那些对VPR模型性能提升最有帮助的视角，从而更有效地利用计算资源。此外，自监督的不确定性估计避免了对额外标注数据的需求。

关键设计：不确定性估计网络采用自监督学习方式，损失函数的设计目标是预测NeRF渲染图像的质量。具体来说，该网络预测图像每个像素的不确定性值，并使用这些不确定性值来加权NeRF的渲染损失。此外，论文还设计了一种数据存储方法，用于高效地组织原始数据和增强数据，以便于VPR网络的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在三个公开数据集上均取得了显著的性能提升，优于其他数据增强方法。例如，在XXX数据集上，该方法将VPR的准确率提升了XX%。此外，在自采集的室内和室外数据集上的实验也验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人自主导航、增强现实、虚拟现实等领域。通过提升视觉定位的准确性和鲁棒性，可以使机器人在复杂环境中更可靠地进行导航和定位，为相关应用提供更稳定的基础。

📄 摘要（原文）

Visual place recognition (VPR) is crucial for robots to identify previously visited locations, playing an important role in autonomous navigation in both indoor and outdoor environments. However, most existing VPR datasets are limited to single-viewpoint scenarios, leading to reduced recognition accuracy, particularly in multi-directional driving or feature-sparse scenes. Moreover, obtaining additional data to mitigate these limitations is often expensive. This paper introduces a novel training paradigm to improve the performance of existing VPR networks by enhancing multi-view diversity within current datasets through uncertainty estimation and NeRF-based data augmentation. Specifically, we initially train NeRF using the existing VPR dataset. Then, our devised self-supervised uncertainty estimation network identifies places with high uncertainty. The poses of these uncertain places are input into NeRF to generate new synthetic observations for further training of VPR networks. Additionally, we propose an improved storage method for efficient organization of augmented and original training data. We conducted extensive experiments on three datasets and tested three different VPR backbone networks. The results demonstrate that our proposed training paradigm significantly improves VPR performance by fully utilizing existing data, outperforming other training approaches. We further validated the effectiveness of our approach on self-recorded indoor and outdoor datasets, consistently demonstrating superior results. Our dataset and code have been released at \href{https://github.com/nubot-nudt/UGNA-VPR}{https://github.com/nubot-nudt/UGNA-VPR}.