論文の概要: Domain Adaptation of Networks for Camera Pose Estimation: Learning Camera Pose Estimation Without Pose Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14741v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 17:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:34:13.070056
• Title: Domain Adaptation of Networks for Camera Pose Estimation: Learning Camera Pose Estimation Without Pose Labels
• Title（参考訳）: カメラポーズ推定のためのネットワークのドメイン適応--ポーズラベルのないカメラポーズ推定の学習
• Authors: Jack Langerman, Ziming Qiu, G\'abor S\"or\"os, D\'avid Seb\H{o}k, Yao Wang, Howard Huang
• Abstract要約: ディープラーニングの重要な批判の1つは、モデルをトレーニングするためには、大量の高価で入手困難なトレーニングデータが必要であることである。 DANCEは、ターゲットタスクのラベルにアクセスせずにモデルのトレーニングを可能にする。 ラベル付き合成画像を3Dモデルからレンダリングし、合成画像と実際の画像の間に必然的な領域ギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.409695277909421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the key criticisms of deep learning is that large amounts of expensive and difficult-to-acquire training data are required in order to train models with high performance and good generalization capabilities. Focusing on the task of monocular camera pose estimation via scene coordinate regression (SCR), we describe a novel method, Domain Adaptation of Networks for Camera pose Estimation (DANCE), which enables the training of models without access to any labels on the target task. DANCE requires unlabeled images (without known poses, ordering, or scene coordinate labels) and a 3D representation of the space (e.g., a scanned point cloud), both of which can be captured with minimal effort using off-the-shelf commodity hardware. DANCE renders labeled synthetic images from the 3D model, and bridges the inevitable domain gap between synthetic and real images by applying unsupervised image-level domain adaptation techniques (unpaired image-to-image translation). When tested on real images, the SCR model trained with DANCE achieved comparable performance to its fully supervised counterpart (in both cases using PnP-RANSAC for final pose estimation) at a fraction of the cost. Our code and dataset are available at https://github.com/JackLangerman/dance
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの重要な批判の1つは、高いパフォーマンスと優れた一般化能力を持つモデルをトレーニングするために、大量の高価で取得が難しいトレーニングデータが必要であることである。 本研究では,シーン座標回帰(scr)による単眼カメラポーズ推定の課題に着目し,カメラポーズ推定(dance)のためのネットワークのドメイン適応手法を提案する。 DANCEは、未表示の画像(ポーズ、順序付け、シーン座標ラベルなしで)と空間の3D表現(例えば、スキャンされた点雲)を必要とするが、どちらも市販のコモディティハードウェアを使って最小限の努力で撮影することができる。 DANCEは3Dモデルからラベル付き合成画像を描画し、教師なし画像レベル領域適応技術(未ペア画像から画像への変換)を適用して、合成画像と実画像の間の避けられない領域ギャップを埋める。 実画像でテストすると、DANCEで訓練されたSCRモデルは、完全に監督された(どちらの場合も、最終的なポーズ推定にPnP-RANSACを使用する)モデルと同等の性能をコストのごく一部で達成した。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/jacklangerman/danceで利用可能です。

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