論文の概要: Visual SLAM with Graph-Cut Optimized Multi-Plane Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04281v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 18:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 02:02:22.106735
• Title: Visual SLAM with Graph-Cut Optimized Multi-Plane Reconstruction
• Title（参考訳）: グラフカット最適化多平面再構成を用いた視覚SLAM
• Authors: Fangwen Shu, Yaxu Xie, Jason Rambach, Alain Pagani, Didier Stricker
• Abstract要約: 本稿では,インスタンス平面セグメンテーションネットワークからのキューを用いたポーズ推定とマッピングを改善する意味平面SLAMシステムを提案する。 メインストリームのアプローチはRGB-Dセンサーを使用するが、そのようなシステムを備えた単眼カメラを使うことは、ロバストデータアソシエーションや正確な幾何モデルフィッティングといった課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.215334675788952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a semantic planar SLAM system that improves pose estimation and mapping using cues from an instance planar segmentation network. While the mainstream approaches are using RGB-D sensors, employing a monocular camera with such a system still faces challenges such as robust data association and precise geometric model fitting. In the majority of existing work, geometric model estimation problems such as homography estimation and piece-wise planar reconstruction (PPR) are usually solved by standard (greedy) RANSAC separately and sequentially. However, setting the inlier-outlier threshold is difficult in absence of information about the scene (i.e. the scale). In this work, we revisit these problems and argue that two mentioned geometric models (homographies/3D planes) can be solved by minimizing an energy function that exploits the spatial coherence, i.e. with graph-cut optimization, which also tackles the practical issue when the output of a trained CNN is inaccurate. Moreover, we propose an adaptive parameter setting strategy based on our experiments, and report a comprehensive evaluation on various open-source datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,インスタンス平面セグメンテーションネットワークからのキューを用いたポーズ推定とマッピングを改善する意味平面SLAMシステムを提案する。 主流のアプローチはrgb-dセンサーだが、このようなシステムを持つ単眼カメラを使うことは、ロバストなデータアソシエーションや正確な幾何学的モデルフィッティングといった課題に直面している。 既存の研究の大半では、ホモグラフィー推定やピースワイドプラナー再構成(PPR)といった幾何学的モデル推定問題は、通常、標準(グレディ)RANSACによって個別に、そして逐次的に解決される。 しかし、シーンに関する情報がない場合(即ち)、不整合閾値の設定は困難である。 規模)。 本研究では,これらの問題を再検討し,空間的コヒーレンスを利用するエネルギー関数を最小化することで2つの幾何学モデル(ホモグラフ/3次元平面)を解くことができると主張する。 グラフカット最適化では、トレーニング済みのCNNの出力が不正確な場合にも、実用的な問題に取り組むことができる。 さらに,本実験に基づく適応パラメータ設定戦略を提案し,各種オープンソースデータセットの包括的評価を報告する。

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