論文の概要: TransCamP: Graph Transformer for 6-DoF Camera Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14065v1
• Date: Fri, 28 May 2021 19:08:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 02:37:52.078632
• Title: TransCamP: Graph Transformer for 6-DoF Camera Pose Estimation
• Title（参考訳）: TransCamP: 6-DoFカメラポース推定用グラフ変換器
• Authors: Xinyi Li, Haibin Ling
• Abstract要約: 本稿では、カメラ再配置問題に対処するため、グラフトランスフォーマーバックボーン、すなわちTransCamPを用いたニューラルネットワークアプローチを提案する。 TransCamPは、画像の特徴、カメラポーズ情報、フレーム間の相対的なカメラモーションを、エンコードされたグラフ属性に効果的に融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.09542018140823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Camera pose estimation or camera relocalization is the centerpiece in numerous computer vision tasks such as visual odometry, structure from motion (SfM) and SLAM. In this paper we propose a neural network approach with a graph transformer backbone, namely TransCamP, to address the camera relocalization problem. In contrast with prior work where the pose regression is mainly guided by photometric consistency, TransCamP effectively fuses the image features, camera pose information and inter-frame relative camera motions into encoded graph attributes and is trained towards the graph consistency and accuracy instead, yielding significantly higher computational efficiency. By leveraging graph transformer layers with edge features and enabling tensorized adjacency matrix, TransCamP dynamically captures the global attention and thus endows the pose graph with evolving structures to achieve improved robustness and accuracy. In addition, optional temporal transformer layers actively enhance the spatiotemporal inter-frame relation for sequential inputs. Evaluation of the proposed network on various public benchmarks demonstrates that TransCamP outperforms state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: カメラのポーズ推定やカメラの再ローカライズは、視覚のオドメトリ、運動による構造(sfm)、スラムなど多くのコンピュータビジョンタスクの中心である。 本稿では,カメラ再配置問題に対処するために,グラフトランスフォーマーバックボーン,すなわちTransCamPを用いたニューラルネットワークアプローチを提案する。 ポーズ回帰が主に測光一貫性によって導かれる以前の作業とは対照的に、TransCamPは画像特徴、カメラポーズ情報、フレーム間カメラモーションを符号化されたグラフ属性に効果的に融合し、代わりにグラフの一貫性と精度に向けて訓練し、計算効率を大幅に向上させる。 グラフトランスフォーマー層をエッジ特性で利用し、テンソル化した隣接行列を有効にすることにより、TransCamPはグローバルな注目を動的に捕捉し、ポーズグラフに進化する構造を付与し、堅牢性と精度の向上を実現する。 さらに、任意の時間変換器層は、逐次入力の時空間間関係を積極的に強化する。 提案したネットワークの評価は,TransCamPが最先端のアプローチより優れていることを示す。

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