Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision-based system identification and 3D keypoint discovery using dynamics constraints

論文の概要: Vision-based system identification and 3D keypoint discovery using dynamics constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05928v1
Date: Mon, 13 Sep 2021 12:51:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-14 23:24:00.783384
Title: Vision-based system identification and 3D keypoint discovery using dynamics constraints
Title（参考訳）: 動的制約を用いた視覚に基づくシステム同定と3次元キーポイント発見
Authors: Miguel Jaques, Martin Asenov, Michael Burke, Timothy Hospedales
Abstract要約: V-SysIdは、ラベルのないビデオから同時キーポイント発見、3Dシステム識別、カメラキャリブレーションを可能にする方法である。 V-SysIdはキーポイント軌道の提案を受け、最大パラメータ推定と外部カメラキャリブレーションを交互に行う。さまざまな設定(ロボティクス、物理学、生理学)の結果は、このアプローチの有用性を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.308539010172309
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces V-SysId, a novel method that enables simultaneous keypoint discovery, 3D system identification, and extrinsic camera calibration from an unlabeled video taken from a static camera, using only the family of equations of motion of the object of interest as weak supervision. V-SysId takes keypoint trajectory proposals and alternates between maximum likelihood parameter estimation and extrinsic camera calibration, before applying a suitable selection criterion to identify the track of interest. This is then used to train a keypoint tracking model using supervised learning. Results on a range of settings (robotics, physics, physiology) highlight the utility of this approach.
Abstract（参考訳）: 本稿では,静的カメラから撮影した未ラベル映像からの同時キーポイント検出,3Dシステム識別,および外部カメラキャリブレーションを可能にする新しい手法であるV-SysIdを紹介する。 V-SysIdはキーポイントトラジェクトリの提案を採り、最大パラメータ推定と外部カメラキャリブレーションを交互に行い、興味の軌跡を特定するために適切な選択基準を適用する。これは教師付き学習を使用してキーポイント追跡モデルをトレーニングするために使用される。さまざまな設定(ロボティクス、物理学、生理学)の結果は、このアプローチの有用性を強調している。

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