論文の概要: DF-VO: What Should Be Learnt for Visual Odometry?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00933v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 11:50:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:35:27.030635
- Title: DF-VO: What Should Be Learnt for Visual Odometry?
- Title（参考訳）: DF-VO:視覚オドメトリーに何を学ぶべきか?
- Authors: Huangying Zhan, Chamara Saroj Weerasekera, Jia-Wang Bian, Ravi Garg,
Ian Reid
- Abstract要約: マルチビュージオメトリと深層学習を深さと光フローで統合し、シンプルで堅牢な視覚オドメトリーシステムを設計します。
包括的アブレーション研究により,提案手法の有効性が示され,本システムの性能に関する広範な評価結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.379888882093965
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multi-view geometry-based methods dominate the last few decades in monocular
Visual Odometry for their superior performance, while they have been vulnerable
to dynamic and low-texture scenes. More importantly, monocular methods suffer
from scale-drift issue, i.e., errors accumulate over time. Recent studies show
that deep neural networks can learn scene depths and relative camera in a
self-supervised manner without acquiring ground truth labels. More
surprisingly, they show that the well-trained networks enable scale-consistent
predictions over long videos, while the accuracy is still inferior to
traditional methods because of ignoring geometric information. Building on top
of recent progress in computer vision, we design a simple yet robust VO system
by integrating multi-view geometry and deep learning on Depth and optical Flow,
namely DF-VO. In this work, a) we propose a method to carefully sample
high-quality correspondences from deep flows and recover accurate camera poses
with a geometric module; b) we address the scale-drift issue by aligning
geometrically triangulated depths to the scale-consistent deep depths, where
the dynamic scenes are taken into account. Comprehensive ablation studies show
the effectiveness of the proposed method, and extensive evaluation results show
the state-of-the-art performance of our system, e.g., Ours (1.652%) v.s.
ORB-SLAM (3.247%}) in terms of translation error in KITTI Odometry benchmark.
Source code is publicly available at:
\href{https://github.com/Huangying-Zhan/DF-VO}{DF-VO}.
- Abstract（参考訳）: マルチビュージオメトリベースの方法は、その優れたパフォーマンスのために、過去数十年間の単眼視覚オドメトリーを支配していますが、動的および低テクスチャシーンに脆弱です。
さらに重要なことに、モノクロメソッドはスケールドリフトの問題、すなわちエラーは時間とともに蓄積する。
近年の研究では、地下の真理ラベルを取得することなく、深層ニューラルネットワークがシーン深度と相対カメラを自己監督的に学習できることが示されている。
さらに驚くべきことに、よく訓練されたネットワークは長いビデオよりもスケール一貫性のある予測を可能にするが、幾何学的情報を無視した従来の方法よりも精度は劣っている。
近年のコンピュータビジョンの進歩を基盤として,多視点幾何と深層学習,すなわちDF-VOの深部学習を統合することで,シンプルながら堅牢なVOシステムを設計する。
本研究では, 深度流から高品質な対応を精査し, 正確なカメラポーズを幾何学的モジュールで復元する手法を提案する。 b) 幾何学的に三角化された深度をスケール一貫性のある深度に整列させることで, スケールドリフト問題に対処する。
包括的なアブレーション研究は提案された方法の有効性を示し、広範な評価結果は、例えば、私たちのシステムの最新のパフォーマンスを示しています(1.652%)対。
ORB-SLAM (3.247%}) の翻訳誤差は KITTI Odometry のベンチマークで示されている。
ソースコードは \href{https://github.com/Huangying-Zhan/DF-VO}{DF-VO} で公開されている。
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