論文の概要: Deep Keypoint-Based Camera Pose Estimation with Geometric Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15122v1
- Date: Wed, 29 Jul 2020 21:41:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 20:52:51.926194
- Title: Deep Keypoint-Based Camera Pose Estimation with Geometric Constraints
- Title（参考訳）: 幾何学的制約を用いた深部キーポイントカメラポース推定
- Authors: You-Yi Jau, Rui Zhu, Hao Su, Manmohan Chandraker
- Abstract要約: 連続するフレームから相対的なカメラのポーズを推定することは、視覚計測の基本的な問題である。
本稿では,検出,特徴抽出,マッチング,外乱除去のための学習可能なモジュールで構成されるエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.60538408386016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating relative camera poses from consecutive frames is a fundamental
problem in visual odometry (VO) and simultaneous localization and mapping
(SLAM), where classic methods consisting of hand-crafted features and
sampling-based outlier rejection have been a dominant choice for over a decade.
Although multiple works propose to replace these modules with learning-based
counterparts, most have not yet been as accurate, robust and generalizable as
conventional methods. In this paper, we design an end-to-end trainable
framework consisting of learnable modules for detection, feature extraction,
matching and outlier rejection, while directly optimizing for the geometric
pose objective. We show both quantitatively and qualitatively that pose
estimation performance may be achieved on par with the classic pipeline.
Moreover, we are able to show by end-to-end training, the key components of the
pipeline could be significantly improved, which leads to better
generalizability to unseen datasets compared to existing learning-based
methods.
- Abstract（参考訳）: 連続するフレームから相対カメラのポーズを推定することは、手作りの特徴とサンプリングに基づくアウトリア拒絶からなる古典的手法が10年以上にわたって支配的な選択肢であった視覚計測(VO)と同時位置決めマッピング(SLAM)の基本的な問題である。
複数の作業がこれらのモジュールを学習ベースのモジュールに置き換えることを提案しているが、ほとんどは従来の方法ほど正確で堅牢で一般化していない。
本稿では,幾何学的ポーズ対象を直接最適化しつつ,検出,特徴抽出,マッチング,外乱除去のための学習可能なモジュールからなるエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを設計する。
定量的および定性的に,ポーズ推定性能が従来のパイプラインと同等に達成可能であることを示す。
さらに、パイプラインの重要なコンポーネントが大幅に改善される可能性があるため、エンドツーエンドのトレーニングによって、既存の学習ベースの方法と比較して、見当たらないデータセットの一般化性が向上します。
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