論文の概要: Paying Attention to Activation Maps in Camera Pose Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11477v1
• Date: Sun, 21 Mar 2021 20:10:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 08:57:57.340008
• Title: Paying Attention to Activation Maps in Camera Pose Regression
• Title（参考訳）: カメラポーズ回帰におけるアクティベーションマップへの注意
• Authors: Yoli Shavit, Ron Ferens, Yosi Keller
• Abstract要約: カメラポーズ回帰手法は、クエリ画像に単一のフォワードパスを適用してカメラポーズを推定する。 畳み込みアクティベーションマップをシーケンシャル入力として使用するポーズ回帰のための注意に基づくアプローチを提案する。 提案手法は,現代のポーズレグレッサー方式に好適に比較し,複数のベンチマークにまたがる最先端の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.232614032390374
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Camera pose regression methods apply a single forward pass to the query image to estimate the camera pose. As such, they offer a fast and light-weight alternative to traditional localization schemes based on image retrieval. Pose regression approaches simultaneously learn two regression tasks, aiming to jointly estimate the camera position and orientation using a single embedding vector computed by a convolutional backbone. We propose an attention-based approach for pose regression, where the convolutional activation maps are used as sequential inputs. Transformers are applied to encode the sequential activation maps as latent vectors, used for camera pose regression. This allows us to pay attention to spatially-varying deep features. Using two Transformer heads, we separately focus on the features for camera position and orientation, based on how informative they are per task. Our proposed approach is shown to compare favorably to contemporary pose regressors schemes and achieves state-of-the-art accuracy across multiple outdoor and indoor benchmarks. In particular, to the best of our knowledge, our approach is the only method to attain sub-meter average accuracy across outdoor scenes. We make our code publicly available from here.
• Abstract（参考訳）: カメラポーズ回帰手法は、クエリ画像に単一のフォワードパスを適用してカメラポーズを推定する。 そのため、画像検索に基づく従来のローカライズ方式に代わる、高速で軽量な代替手段を提供する。 2つの回帰タスクを同時に学習し、畳み込みバックボーンによって計算される1つの埋め込みベクトルを用いて、カメラの位置と向きを共同で推定する。 本稿では,アクティベーションマップを逐次入力として用いる,ポーズ回帰に対する注意に基づくアプローチを提案する。 逐次アクティベーションマップを潜在ベクトルとしてエンコードするためにトランスフォーマーが適用され、カメラポーズの回帰に使用される。 これにより、空間的に変化する深い特徴に注意を払うことができます。 2つのトランスフォーマヘッドを使用して,タスク毎のインフォメーションに基づいて,カメラの位置と向きの機能を別々に注目する。 提案手法は,現代のポーズレグレッシブ・スキームと比較し,屋外と屋内の複数のベンチマークにおいて最先端の精度を実現する。 特に、私たちの知る限りでは、屋外のシーンにおいて、メートル未満の平均精度を達成する唯一の方法です。 ここからコードを公開しています。

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