論文の概要: Efficient Scene Compression for Visual-based Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13894v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 18:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 02:32:39.400924
• Title: Efficient Scene Compression for Visual-based Localization
• Title（参考訳）: 視覚的ローカライゼーションのための効率的なシーン圧縮
• Authors: Marcela Mera-Trujillo, Benjamin Smith, Victor Fragoso
• Abstract要約: 3D再構成やシーン表現に関してカメラのポーズを推定することは、多くの複合現実とロボティクスアプリケーションにとって重要なステップである。 本研究では,制約付き二次プログラム(QP)を用いてシーン表現を圧縮する新しい手法を提案する。 公開データセットを用いた実験により,提案手法はシーン表現を高速に圧縮し,正確なポーズ推定を行うことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.575448433529451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the pose of a camera with respect to a 3D reconstruction or scene representation is a crucial step for many mixed reality and robotics applications. Given the vast amount of available data nowadays, many applications constrain storage and/or bandwidth to work efficiently. To satisfy these constraints, many applications compress a scene representation by reducing its number of 3D points. While state-of-the-art methods use $K$-cover-based algorithms to compress a scene, they are slow and hard to tune. To enhance speed and facilitate parameter tuning, this work introduces a novel approach that compresses a scene representation by means of a constrained quadratic program (QP). Because this QP resembles a one-class support vector machine, we derive a variant of the sequential minimal optimization to solve it. Our approach uses the points corresponding to the support vectors as the subset of points to represent a scene. We also present an efficient initialization method that allows our method to converge quickly. Our experiments on publicly available datasets show that our approach compresses a scene representation quickly while delivering accurate pose estimates.
• Abstract（参考訳）: 3D再構成やシーン表現に関してカメラのポーズを推定することは、多くの複合現実とロボティクスアプリケーションにとって重要なステップである。 現在利用可能な膨大なデータを考えると、多くのアプリケーションは効率的に動作するストレージや帯域幅を制限している。 これらの制約を満たすため、多くのアプリケーションは3Dポイントの数を減らしてシーン表現を圧縮する。 最先端の手法はk$-coverベースのアルゴリズムを使ってシーンを圧縮するが、それらは遅くてチューニングが難しい。 速度の向上とパラメータチューニングの容易化を目的として,制約付き二次プログラム(qp)を用いてシーン表現を圧縮する新しい手法を提案する。 このQPは1クラスのサポートベクトルマシンに似ているため、逐次最小最適化の変種を導出して解決する。 提案手法では,支援ベクトルに対応する点を,シーンを表す点のサブセットとして用いる。 また,本手法を高速に収束させる効率的な初期化手法を提案する。 公開データセットを用いた実験により,提案手法はシーン表現を高速に圧縮し,正確なポーズ推定を行うことを示す。

関連論文リスト

• FaVoR: Features via Voxel Rendering for Camera Relocalization [23.7893950095252]
  カメラ再ローカライズ手法は、高密度画像アライメントから、クエリ画像からの直接カメラポーズ回帰まで様々である。 本稿では,世界規模で疎密だが局所的に密集した2次元特徴の3次元表現を活用する新しい手法を提案する。 一連のフレーム上でのランドマークの追跡と三角測量により、追跡中に観察された画像パッチ記述子をレンダリングするために最適化されたスパースボクセルマップを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T18:58:16Z)
• Compact 3D Gaussian Splatting for Static and Dynamic Radiance Fields [13.729716867839509]
  ハイパフォーマンスを維持しつつガウスの数を著しく削減する学習可能なマスク戦略を提案する。 さらに、格子型ニューラルネットワークを用いて、ビュー依存色をコンパクトかつ効果的に表現することを提案する。 我々の研究は、3Dシーン表現のための包括的なフレームワークを提供し、ハイパフォーマンス、高速トレーニング、コンパクト性、リアルタイムレンダリングを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T14:56:34Z)
• SAGS: Structure-Aware 3D Gaussian Splatting [53.6730827668389]
  本研究では,シーンの形状を暗黙的に符号化する構造認識型ガウス散乱法(SAGS)を提案する。 SAGSは、最先端のレンダリング性能と、ベンチマークノベルビュー合成データセットのストレージ要件の削減を反映している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T23:26:30Z)
• Quadric Representations for LiDAR Odometry, Mapping and Localization [93.24140840537912]
  現在のLiDARオードメトリ、マッピング、ローカライズ手法は、3Dシーンのポイントワイズ表現を利用する。 3次元オブジェクトのよりコンパクトな表現である2次元曲面を用いたシーン記述法を提案する。 提案手法は低レイテンシとメモリの有効性を維持しつつ、競争力があり、しかも精度も優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T13:52:01Z)
• You Can Ground Earlier than See: An Effective and Efficient Pipeline for Temporal Sentence Grounding in Compressed Videos [56.676761067861236]
  ビデオがトリミングされていない場合、時間的文のグラウンド化は、文問合せに従って目的のモーメントを意味的に見つけることを目的としている。 それまでの優れた作品は、かなり成功したが、それらはデコードされたフレームから抽出されたハイレベルな視覚的特徴にのみ焦点を当てている。 本稿では,圧縮された映像を直接視覚入力として利用する,圧縮された領域のTSGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T12:53:27Z)
• NeuMap: Neural Coordinate Mapping by Auto-Transdecoder for Camera Localization [60.73541222862195]
  NeuMapは、カメラのローカライゼーションのためのエンドツーエンドのニューラルマッピング手法である。 シーン全体を遅延コードグリッドにエンコードし、Transformerベースのオートデコーダがクエリピクセルの3D座標を回帰する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T04:46:22Z)
• Revisiting Point Cloud Simplification: A Learnable Feature Preserving Approach [57.67932970472768]
  MeshとPoint Cloudの単純化手法は、3Dモデルの複雑さを低減しつつ、視覚的品質と関連する健全な機能を維持することを目的としている。 そこで本研究では,正解点の標本化を学習し,高速点雲の簡易化手法を提案する。 提案手法は、入力空間から任意のユーザ定義の点数を選択し、視覚的知覚誤差を最小限に抑えるために、その位置を再配置するよう訓練されたグラフニューラルネットワークアーキテクチャに依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T10:23:55Z)
• 3D Scene Compression through Entropy Penalized Neural Representation Functions [19.277502420759653]
  新しいビジュアルメディアは、元のビューの離散セットを補間することにより、視聴者が任意の視点から3dシーンを探索できるようにする。 これらのタイプのアプリケーションには、はるかに大量のストレージスペースが必要です。 3Dシーンを圧縮するための既存のアプローチは、圧縮とレンダリングの分離に基づいている。 我々は、空間座標を放射ベクトル場にマッピングする関数であるシーンの暗黙の表現を直接圧縮することでこれらのステップを統一し、任意の視点を描画するためにクエリすることができる。 本手法はシーン圧縮の最先端手法を著しく上回り,同時に高品質な再構成を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T10:36:47Z)
• SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences [76.28527350263012]
  rgb-dフレームのシーケンスを与えられた3次元環境から意味的シーングラフを漸進的に構築する手法を提案する。 我々は、グラフニューラルネットワークを用いて、プリミティブシーンコンポーネントからpointnet機能を集約する。 提案手法は,35hzで動作する他の3dセマンティクスおよびパンオプティカルセグメンテーション法と同等の精度で,高いマージンで3dシーングラフ予測手法を上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-27T13:00:36Z)
• Compressed Volumetric Heatmaps for Multi-Person 3D Pose Estimation [33.71628590745982]
  単眼RGB画像からボトムアップな3次元人物ポーズ推定手法を提案する。 本稿では,この表現のサイズを大幅に削減する,シンプルで効率的な圧縮手法を提案する。 提案手法は,多人・一対一の3次元ポーズ推定データセットを用いた場合と比較して,好適に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T10:37:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。