論文の概要: Plane Pair Matching for Efficient 3D View Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07058v1
• Date: Mon, 20 Jan 2020 11:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-08 05:32:11.916278
• Title: Plane Pair Matching for Efficient 3D View Registration
• Title（参考訳）: 効率の良い3dビュー登録のための平面対マッチング
• Authors: Adrien Kaiser, Jos\'e Alonso Ybanez Zepeda, Tamy Boubekeur
• Abstract要約: 室内シーンにおける重なり合う3次元ビュー間の動き行列を推定する新しい手法を提案する。 マンハッタンの世界仮定を用いて、平面の四角形の下での軽量な幾何学的制約を問題に導入する。 我々は,玩具の例にアプローチを検証し,最近の最先端手法と比較し,公開RGB-Dデータセットの定量的実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.920114031312631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel method to estimate the motion matrix between overlapping pairs of 3D views in the context of indoor scenes. We use the Manhattan world assumption to introduce lightweight geometric constraints under the form of planes into the problem, which reduces complexity by taking into account the structure of the scene. In particular, we define a stochastic framework to categorize planes as vertical or horizontal and parallel or non-parallel. We leverage this classification to match pairs of planes in overlapping views with point-of-view agnostic structural metrics. We propose to split the motion computation using the classification and estimate separately the rotation and translation of the sensor, using a quadric minimizer. We validate our approach on a toy example and present quantitative experiments on a public RGB-D dataset, comparing against recent state-of-the-art methods. Our evaluation shows that planar constraints only add low computational overhead while improving results in precision when applied after a prior coarse estimate. We conclude by giving hints towards extensions and improvements of current results.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,室内シーンの文脈において,重なり合う2対の3次元ビュー間の動き行列を推定する新しい手法を提案する。 マンハッタンの世界仮定を用いて、平面の形での軽量な幾何学的制約を問題に導入し、シーンの構造を考慮した複雑性を低減する。 特に、平面を垂直、水平、平行または非平行に分類する確率的枠組みを定義する。 私たちはこの分類を利用して、重なり合ったビュー内の平面のペアと、視点に依存しない構造メトリクスをマッチングします。 この分類を用いて動作計算を分割し、二次最小化器を用いてセンサの回転と変換を別々に推定する。 この手法をおもちゃの例で検証し,公開rgb-dデータセット上で定量的な実験を行い,最新手法との比較を行った。 本評価は,事前の粗い推定結果に適用した場合の計算オーバーヘッドを小さく抑えつつ,精度の向上を図っている。 私たちは、現在の結果の拡張と改善についてヒントを与えて結論付けます。

関連論文リスト

• AirPlanes: Accurate Plane Estimation via 3D-Consistent Embeddings [26.845588648999417]
  本研究では,3次元画像から平面面を推定する問題に対処する。 本稿では,平面へのクラスタリングにおける幾何を補完する多視点一貫した平面埋め込みを予測する手法を提案する。 我々は、ScanNetV2データセットの広範な評価を通じて、我々の新しい手法が既存のアプローチより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T09:49:31Z)
• Temporal Action Localization with Enhanced Instant Discriminability [66.76095239972094]
  時間的行動検出(TAD)は、すべての行動境界とその対応するカテゴリを、トリミングされていないビデオで検出することを目的としている。 本稿では,既存の手法による動作境界の不正確な予測を解決するために,TriDetという一段階のフレームワークを提案する。 実験結果から,複数のTADデータセット上でのTriDetの堅牢性と最先端性能が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T16:17:50Z)
• Vanishing Point Estimation in Uncalibrated Images with Prior Gravity Direction [82.72686460985297]
  我々はマンハッタンのフレームを推定する問題に取り組む。 2つの新しい2行解法が導出され、そのうちの1つは既存の解法に影響を与える特異点に悩まされない。 また、局所最適化の性能を高めるために、任意の行で実行される新しい最小でないメソッドを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T13:03:25Z)
• Disentangling Orthogonal Planes for Indoor Panoramic Room Layout Estimation with Cross-Scale Distortion Awareness [38.096482841789275]
  複素シーンから平面を前分割することで1次元表現を解き放つことを提案する。 床の境界と天井の境界の対称性を考えると,ソフトフリップ融合戦略も設計する。 4つの人気のあるベンチマークの実験は、既存のSoTAソリューションよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T05:10:23Z)
• Contour Context: Abstract Structural Distribution for 3D LiDAR Loop Detection and Metric Pose Estimation [31.968749056155467]
  本稿では,高精度な3DoF距離ポーズ推定を用いた簡易かつ効果的かつ効率的なトポロジカルループ閉包検出パイプラインを提案する。 我々は,3次元LiDAR点から投影されるBEV像を構造層分布として解釈する。 検索キーは、層状KD木でインデックスされたデータベースの検索を高速化するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T07:18:24Z)
• Occupancy Planes for Single-view RGB-D Human Reconstruction [120.5818162569105]
  暗黙的な機能を持つシングルビューRGB-Dヒト再構成は、しばしばポイント単位の分類として定式化される。 本稿では,カメラの視野フラストラムをスライスする平面上での占有率予測として,一視点のRGB-D人間の再構成を定式化できる占有面(OPlanes)表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T17:59:56Z)
• E-Graph: Minimal Solution for Rigid Rotation with Extensibility Graphs [61.552125054227595]
  重なり合う領域を持たない2つの画像間の相対的な回転推定を解くために,新しい最小解を提案する。 E-Graphに基づいて、回転推定問題はより単純でエレガントになる。 回転推定戦略を6-DoFカメラのポーズと高密度3Dメッシュモデルを得る完全カメラ追跡マッピングシステムに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T16:11:48Z)
• Neural 3D Scene Reconstruction with the Manhattan-world Assumption [58.90559966227361]
  本稿では,多視点画像から3次元屋内シーンを再構築する課題について述べる。 平面的制約は、最近の暗黙の神経表現に基づく再構成手法に便利に組み込むことができる。 提案手法は, 従来の手法よりも3次元再構成品質に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T17:59:55Z)
• Visual SLAM with Graph-Cut Optimized Multi-Plane Reconstruction [11.215334675788952]
  本稿では,インスタンス平面セグメンテーションネットワークからのキューを用いたポーズ推定とマッピングを改善する意味平面SLAMシステムを提案する。 メインストリームのアプローチはRGB-Dセンサーを使用するが、そのようなシステムを備えた単眼カメラを使うことは、ロバストデータアソシエーションや正確な幾何モデルフィッティングといった課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:16:08Z)
• From Planes to Corners: Multi-Purpose Primitive Detection in Unorganized 3D Point Clouds [59.98665358527686]
  直交平面の分割自由結合推定法を提案する。 このような統合されたシーン探索は、セマンティックプレーンの検出や局所的およびグローバルなスキャンアライメントといった、多目的のアプリケーションを可能にする。 本実験は,壁面検出から6次元トラッキングに至るまで,様々なシナリオにおいて,我々のアプローチの有効性を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T06:51:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。