論文の概要: Dense Semantic 3D Map Based Long-Term Visual Localization with Hybrid Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10766v1
• Date: Thu, 21 May 2020 16:36:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 23:49:06.961578
• Title: Dense Semantic 3D Map Based Long-Term Visual Localization with Hybrid Features
• Title（参考訳）: ハイブリッド特徴量を用いたDense Semantic 3D Mapに基づく長期視覚像定位
• Authors: Tianxin Shi, Hainan Cui, Zhuo Song, Shuhan Shen
• Abstract要約: そこで本研究では,密集したセマンティック3Dマップを用いた手工芸と学習のハイブリッド特徴を用いた新しい視覚的位置決め手法を提案する。 長期ベンチマークテストでは, 最先端の解法と比較して, 提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5984870003693645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual localization plays an important role in many applications. However, due to the large appearance variations such as season and illumination changes, as well as weather and day-night variations, it's still a big challenge for robust long-term visual localization algorithms. In this paper, we present a novel visual localization method using hybrid handcrafted and learned features with dense semantic 3D map. Hybrid features help us to make full use of their strengths in different imaging conditions, and the dense semantic map provide us reliable and complete geometric and semantic information for constructing sufficient 2D-3D matching pairs with semantic consistency scores. In our pipeline, we retrieve and score each candidate database image through the semantic consistency between the dense model and the query image. Then the semantic consistency score is used as a soft constraint in the weighted RANSAC-based PnP pose solver. Experimental results on long-term visual localization benchmarks demonstrate the effectiveness of our method compared with state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 視覚的ローカライゼーションは多くのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 しかし、季節や照明の変化や天気や昼夜の変動など、外観の変化が大きいため、長期の視覚的ローカライズアルゴリズムでは依然として大きな課題となっている。 本稿では,高密度なセマンティック3Dマップを用いたハイブリッドハンドクラフトと学習特徴を用いた視覚的位置決め手法を提案する。 ハイブリッドな特徴は、異なる画像条件下でそれらの強みをフル活用するのに役立ち、密密なセマンティックマップは、十分な2D-3Dマッチングペアとセマンティック一貫性スコアを構築するための信頼性と完全な幾何学的および意味情報を提供する。 パイプラインでは,高密度モデルと問合せ画像間のセマンティック一貫性を利用して,各候補データベース画像の検索とスコア付けを行う。 そして、重み付けされたRANSACベースのPnPポーズソルバにおいて、意味一貫性スコアをソフト制約として使用する。 長期ビジュアルローカライゼーションベンチマークによる実験結果から,本手法の有効性が示された。

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