論文の概要: Learning Geocentric Object Pose in Oblique Monocular Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00729v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 20:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 23:20:35.554099
• Title: Learning Geocentric Object Pose in Oblique Monocular Images
• Title（参考訳）: 斜め単眼画像における地球中心オブジェクトの学習
• Authors: Gordon Christie, Rodrigo Rene Rai Munoz Abujder, Kevin Foster, Shea Hagstrom, Gregory D. Hager, Myron Z. Brown
• Abstract要約: オブジェクトのジオセントリックなポーズは、地上の高さと重力に対する向きとして定義され、RGBD画像を用いたオブジェクトの検出、セグメンテーション、ローカライゼーションタスクのための現実世界の構造の強力な表現である。 我々は,この課題に対処するために,ジオセントリックなポーズの符号化を開発し,この表現を高密度に計算するために深層ネットワークを訓練する。 これらの属性を利用して斜め画像を修正し、観測対象視差を除去し、局所化の精度を劇的に向上させ、非常に異なる斜めの視点から撮影された複数の画像の正確なアライメントを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.15647135620892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An object's geocentric pose, defined as the height above ground and orientation with respect to gravity, is a powerful representation of real-world structure for object detection, segmentation, and localization tasks using RGBD images. For close-range vision tasks, height and orientation have been derived directly from stereo-computed depth and more recently from monocular depth predicted by deep networks. For long-range vision tasks such as Earth observation, depth cannot be reliably estimated with monocular images. Inspired by recent work in monocular height above ground prediction and optical flow prediction from static images, we develop an encoding of geocentric pose to address this challenge and train a deep network to compute the representation densely, supervised by publicly available airborne lidar. We exploit these attributes to rectify oblique images and remove observed object parallax to dramatically improve the accuracy of localization and to enable accurate alignment of multiple images taken from very different oblique viewpoints. We demonstrate the value of our approach by extending two large-scale public datasets for semantic segmentation in oblique satellite images. All of our data and code are publicly available.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのジオセントリックなポーズは、地上の高さと重力に対する向きとして定義され、RGBD画像を用いたオブジェクトの検出、セグメンテーション、ローカライゼーションタスクのための現実世界の構造の強力な表現である。 近距離視覚タスクでは、高さと向きはステレオ計算された深さから直接、最近ではディープネットワークによって予測される単分子深度から直接導かれる。 地球観測などの長距離視覚タスクでは、深度を単眼画像で確実に推定することはできない。 この課題に対処するための静止画像からの光学的流れ予測と単色高での最近の研究から着想を得て,この課題に対処するジオセントリックなポーズの符号化を開発し,その表現を高密度に計算する深層ネットワークの訓練を行った。 これらの特徴を利用して斜視像を補正し,観測対象視差を除去し,局所化の精度を劇的に向上させ,異なる斜視視点から撮影された複数の画像の正確なアライメントを可能にする。 衛星画像におけるセマンティクスセグメンテーションのための2つの大規模公開データセットを拡張することにより,このアプローチの価値を実証する。 すべてのデータとコードは公開されています。

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