論文の概要: A Critical Analysis of Image-based Camera Pose Estimation Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05816v1
• Date: Sat, 15 Jan 2022 09:57:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 17:52:25.016016
• Title: A Critical Analysis of Image-based Camera Pose Estimation Techniques
• Title（参考訳）: 画像に基づくカメラポーズ推定手法の批判的解析
• Authors: Meng Xu, Youchen Wang, Bin Xu, Jun Zhang, Jian Ren, Stefan Poslad, Pengfei Xu
• Abstract要約: カメラのローカライゼーションは、自律運転、ロボットナビゲーション、拡張現実(AR)など、多くのコンピュータビジョン分野に恩恵をもたらす可能性がある 本調査では,まず,異なるサブタスクに応じて,カメラのローカライゼーションポーズの特定の適用領域と評価指標を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.566761146552537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera, and associated with its objects within the field of view, localization could benefit many computer vision fields, such as autonomous driving, robot navigation, and augmented reality (AR). In this survey, we first introduce specific application areas and the evaluation metrics for camera localization pose according to different sub-tasks (learning-based 2D-2D task, feature-based 2D-3D task, and 3D-3D task). Then, we review common methods for structure-based camera pose estimation approaches, absolute pose regression and relative pose regression approaches by critically modelling the methods to inspire further improvements in their algorithms such as loss functions, neural network structures. Furthermore, we summarise what are the popular datasets used for camera localization and compare the quantitative and qualitative results of these methods with detailed performance metrics. Finally, we discuss future research possibilities and applications.
• Abstract（参考訳）: カメラ、および視野内のオブジェクトと関連づけられたローカライゼーションは、自動運転、ロボットナビゲーション、拡張現実(ar)など、多くのコンピュータビジョン分野に利益をもたらす可能性がある。 本調査ではまず,異なるサブタスク(学習ベース2D-2Dタスク,特徴ベース2D-3Dタスク,3D-3Dタスク)に応じて,特定のアプリケーション領域とカメラローカライズポーズの評価指標を紹介する。 次に,損失関数やニューラルネットワーク構造などのアルゴリズムのさらなる改善を刺激する手法を批判的にモデル化し,構造ベースカメラポーズ推定手法,絶対ポーズ回帰法,相対ポーズ回帰法について概説する。 さらに、カメラのローカライゼーションに使用される一般的なデータセットを要約し、これらの手法の定量的および定性的な結果と詳細な性能指標を比較する。 最後に,今後の研究可能性と応用について論じる。

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