論文の概要: CrowdDriven: A New Challenging Dataset for Outdoor Visual Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04527v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 19:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:29:49.469148
• Title: CrowdDriven: A New Challenging Dataset for Outdoor Visual Localization
• Title（参考訳）: crowddriven: 屋外の視覚的ローカライゼーションのための新しい挑戦的データセット
• Authors: Ara Jafarzadeh, Manuel Lopez Antequera, Pau Gargallo, Yubin Kuang, Carl Toft, Fredrik Kahl, Torsten Sattler
• Abstract要約: クラウドソースデータを用いた屋外シーンにおける視覚的位置推定のための新しいベンチマークを提案する。 私たちのデータセットは非常に困難で、評価されたすべてのメソッドが最も難しい部分で失敗していることが示されています。 データセットリリースの一部として、私たちはそれを生成するために使用されるツールを提供し、効率的で効果的な2D対応アノテーションを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.97567243883994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual localization is the problem of estimating the position and orientation from which a given image (or a sequence of images) is taken in a known scene. It is an important part of a wide range of computer vision and robotics applications, from self-driving cars to augmented/virtual reality systems. Visual localization techniques should work reliably and robustly under a wide range of conditions, including seasonal, weather, illumination and man-made changes. Recent benchmarking efforts model this by providing images under different conditions, and the community has made rapid progress on these datasets since their inception. However, they are limited to a few geographical regions and often recorded with a single device. We propose a new benchmark for visual localization in outdoor scenes, using crowd-sourced data to cover a wide range of geographical regions and camera devices with a focus on the failure cases of current algorithms. Experiments with state-of-the-art localization approaches show that our dataset is very challenging, with all evaluated methods failing on its hardest parts. As part of the dataset release, we provide the tooling used to generate it, enabling efficient and effective 2D correspondence annotation to obtain reference poses.
• Abstract（参考訳）: 視覚局在は、所定の画像(または画像のシーケンス)が既知のシーンで撮影される位置と向きを推定する問題である。 これは、自動運転車から拡張現実/仮想現実システムまで、幅広いコンピュータビジョンとロボティクスアプリケーションにおいて重要な部分である。 視覚定位技術は,季節,天候,照明,人工的な変化など,幅広い条件下で安定かつ堅牢に機能するべきである。 最近のベンチマークの取り組みでは、異なる条件下でイメージを提供することによって、これをモデル化している。 しかし、それらは限られた地理的領域に限定され、単一の装置で記録されることが多い。 本研究では, クラウドソースデータを用いて, 屋外シーンにおける視覚像定位のための新しいベンチマークを提案し, 現在のアルゴリズムの故障事例に着目した, 幅広い地理的領域とカメラ装置をカバーする。 最先端のローカライゼーションアプローチによる実験では、我々のデータセットは非常に困難であり、評価されたすべてのメソッドは最も難しい部分で失敗している。 データセットのリリースの一部として、我々はそれを生成するためのツールを提供し、効率的に効果的な2D対応アノテーションを提供し、参照ポーズを得る。

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