論文の概要: Beyond Controlled Environments: 3D Camera Re-Localization in Changing Indoor Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02004v1
• Date: Wed, 5 Aug 2020 09:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:20:32.067016
• Title: Beyond Controlled Environments: 3D Camera Re-Localization in Changing Indoor Scenes
• Title（参考訳）: 制御環境を超えた3dカメラの屋内シーン変更
• Authors: Johanna Wald, Torsten Sattler, Stuart Golodetz, Tommaso Cavallari, Federico Tombari
• Abstract要約: 長期カメラ再配置は多くのコンピュータビジョンとロボット工学の応用において重要な課題である。 RIO10は、屋内シーンに焦点を当てた、新しい長期カメラ再ローカライゼーションベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.9814252247282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-term camera re-localization is an important task with numerous computer vision and robotics applications. Whilst various outdoor benchmarks exist that target lighting, weather and seasonal changes, far less attention has been paid to appearance changes that occur indoors. This has led to a mismatch between popular indoor benchmarks, which focus on static scenes, and indoor environments that are of interest for many real-world applications. In this paper, we adapt 3RScan - a recently introduced indoor RGB-D dataset designed for object instance re-localization - to create RIO10, a new long-term camera re-localization benchmark focused on indoor scenes. We propose new metrics for evaluating camera re-localization and explore how state-of-the-art camera re-localizers perform according to these metrics. We also examine in detail how different types of scene change affect the performance of different methods, based on novel ways of detecting such changes in a given RGB-D frame. Our results clearly show that long-term indoor re-localization is an unsolved problem. Our benchmark and tools are publicly available at waldjohannau.github.io/RIO10
• Abstract（参考訳）: 長期カメラ再配置は多くのコンピュータビジョンとロボット工学の応用において重要な課題である。 照明や天候、季節の変化を狙う屋外の様々な基準は存在するが、屋内で起こる外観の変化にはあまり注意が払われていない。 これは、静的なシーンに焦点を当てた人気のある屋内ベンチマークと、多くの現実世界アプリケーションに興味のある屋内環境のミスマッチを招いた。 本稿では、オブジェクトインスタンス再ローカライズ用に設計された最近導入された屋内RGB-Dデータセットである3RScanを適用し、室内シーンに焦点を当てた新しい長期カメラ再ローカライズベンチマークであるROO10を作成する。 本稿では,カメラの再ローカライズを評価するための新しい指標を提案し,その測定値に応じて最先端のカメラ再ローカライザがどのように機能するかを検討する。 また,RGB-Dフレームにおけるこのような変化を検出する新しい方法に基づいて,異なるタイプのシーン変化が異なる手法の性能に与える影響を詳細に検討する。 その結果,長期の屋内再局在は未解決の問題であることが明らかとなった。 我々のベンチマークとツールは waldjohannau.github.io/RIO10 で公開されている。

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