論文の概要: Empty Cities: a Dynamic-Object-Invariant Space for Visual SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07646v1
• Date: Thu, 15 Oct 2020 10:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 05:01:57.082185
• Title: Empty Cities: a Dynamic-Object-Invariant Space for Visual SLAM
• Title（参考訳）: Empty Cities: Visual SLAMのための動的オブジェクト不変空間
• Authors: Berta Bescos, Cesar Cadena, Jose Neira
• Abstract要約: 本稿では,シーンの静的な画像を得るためのデータ駆動型アプローチを提案する。 本研究では,都市環境の画像を局所化とマッピングに適したリアルな静的フレームに変換するためのエンドツーエンドのディープラーニング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）: 6.693607456009373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present a data-driven approach to obtain the static image of a scene, eliminating dynamic objects that might have been present at the time of traversing the scene with a camera. The general objective is to improve vision-based localization and mapping tasks in dynamic environments, where the presence (or absence) of different dynamic objects in different moments makes these tasks less robust. We introduce an end-to-end deep learning framework to turn images of an urban environment that include dynamic content, such as vehicles or pedestrians, into realistic static frames suitable for localization and mapping. This objective faces two main challenges: detecting the dynamic objects, and inpainting the static occluded back-ground. The first challenge is addressed by the use of a convolutional network that learns a multi-class semantic segmentation of the image. The second challenge is approached with a generative adversarial model that, taking as input the original dynamic image and the computed dynamic/static binary mask, is capable of generating the final static image. This framework makes use of two new losses, one based on image steganalysis techniques, useful to improve the inpainting quality, and another one based on ORB features, designed to enhance feature matching between real and hallucinated image regions. To validate our approach, we perform an extensive evaluation on different tasks that are affected by dynamic entities, i.e., visual odometry, place recognition and multi-view stereo, with the hallucinated images. Code has been made available on https://github.com/bertabescos/EmptyCities_SLAM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーンの静的な画像を得るためのデータ駆動型アプローチを提案する。 一般的な目的は、動的環境における視覚に基づくローカライゼーションとマッピングタスクの改善であり、異なる瞬間における異なる動的オブジェクトの存在(または欠如)により、これらのタスクはより堅牢になる。 本研究では,車や歩行者などの動的コンテンツを含む都市環境の画像を,ローカライズやマッピングに適した現実的な静的フレームに変換する,エンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 この目標は、動的オブジェクトの検出と、静的にオクルードされたバックグラウンドの塗り込みという、2つの大きな課題に直面している。 最初の課題は、画像のマルチクラスのセマンティックセグメンテーションを学ぶ畳み込みネットワークを使用することで解決される。 第2の課題は、元のダイナミックイメージと計算された動的/静的なバイナリマスクを入力として、最終的な静的イメージを生成することができる生成逆モデルによってアプローチされる。 本フレームワークでは, 画像ステガナリシス技術に基づく2つの新たな損失を生かし, 塗装品質の向上に有用なものと, 実画像領域と幻画像領域の特徴マッチングを向上するためのORB特徴に基づくものである。 提案手法を検証するために,視覚オドメトリ,位置認識,多視点ステレオといった動的実体の影響を受ける様々なタスクを幻覚画像を用いて広範囲に評価する。 コードはhttps://github.com/bertabescos/EmptyCities_SLAMで公開されている。

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