論文の概要: Unsupervised Learning of Camera Pose with Compositional Re-estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06479v1
• Date: Fri, 17 Jan 2020 18:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 12:46:58.648313
• Title: Unsupervised Learning of Camera Pose with Compositional Re-estimation
• Title（参考訳）: 合成再推定によるカメラポーズの教師なし学習
• Authors: Seyed Shahabeddin Nabavi, Mehrdad Hosseinzadeh, Ramin Fahimi, Yang Wang
• Abstract要約: 入力ビデオシーケンスが与えられた場合、カメラのポーズ(つまりカメラの動き)を連続フレーム間で推定する。 本稿では,カメラポーズ推定のための合成再推定手法を提案する。 我々のアプローチは、予測されたカメラの動きを量的にも視覚的にも著しく改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.251550038802343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of unsupervised camera pose estimation. Given an input video sequence, our goal is to estimate the camera pose (i.e. the camera motion) between consecutive frames. Traditionally, this problem is tackled by placing strict constraints on the transformation vector or by incorporating optical flow through a complex pipeline. We propose an alternative approach that utilizes a compositional re-estimation process for camera pose estimation. Given an input, we first estimate a depth map. Our method then iteratively estimates the camera motion based on the estimated depth map. Our approach significantly improves the predicted camera motion both quantitatively and visually. Furthermore, the re-estimation resolves the problem of out-of-boundaries pixels in a novel and simple way. Another advantage of our approach is that it is adaptable to other camera pose estimation approaches. Experimental analysis on KITTI benchmark dataset demonstrates that our method outperforms existing state-of-the-art approaches in unsupervised camera ego-motion estimation.
• Abstract（参考訳）: 教師なしカメラポーズ推定の問題点を考察する。 入力ビデオシーケンスが与えられた場合、カメラのポーズ(つまりカメラの動き)を連続フレーム間で推定する。 伝統的に、この問題は変換ベクトルに厳密な制約を課したり、複雑なパイプラインを通して光学的流れを組み込むことによって解決される。 カメラポーズ推定のための合成再推定プロセスを利用した代替手法を提案する。 入力が与えられたら、まず深度マップを推定する。 そして,推定深度マップに基づいてカメラの動作を反復的に推定する。 提案手法は, 定量的および視覚的に, 予測されたカメラ動作を大幅に改善する。 さらに、再推定は、バウンダリ外画素の問題を新規かつ簡単な方法で解決する。 我々のアプローチのもう1つの利点は、他のカメラポーズ推定アプローチに適応可能であることです。 KITTIベンチマークデータセットの実験的解析により、我々の手法は教師なしカメラのエゴモーション推定における既存の最先端手法よりも優れていることが示された。

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