Fugu-MT 論文翻訳(概要): RELMOBNET: A Robust Two-Stage End-To-End Training Approach For MOBILENETV3 Based Relative Camera Pose Estimation

論文の概要: RELMOBNET: A Robust Two-Stage End-To-End Training Approach For MOBILENETV3 Based Relative Camera Pose Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12838v1
Date: Fri, 25 Feb 2022 17:27:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-28 16:25:38.954822
Title: RELMOBNET: A Robust Two-Stage End-To-End Training Approach For MOBILENETV3 Based Relative Camera Pose Estimation
Title（参考訳）: RELMOBNET: MOBILENETV3を用いた相対カメラポース推定のためのロバストな2段階のエンドツーエンドトレーニングアプローチ
Authors: Praveen Kumar Rajendran, Sumit Mishra, Luiz Felipe Vecchietti, Dongsoo Har
Abstract要約: 相対カメラポーズ推定は3次元再構成と視覚的位置推定において重要な役割を担っている。本稿では,MobileNetV3-LargeをベースとしたSiameseネットワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6193838300896449
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Relative camera pose estimation plays a pivotal role in dealing with 3D reconstruction and visual localization. To address this, we propose a Siamese network based on MobileNetV3-Large for an end-to-end relative camera pose regression independent of camera parameters. The proposed network uses pair of images taken at different locations in the same scene to estimate the 3D translation vector and rotation vector in unit quaternion. To increase the generality of the model, rather than training it for a single scene, data for four scenes are combined to train a single universal model to estimate the relative pose. Further for independency of hyperparameter weighing between translation and rotation loss is not used. Instead we use the novel two-stage training procedure to learn the balance implicitly with faster convergence. We compare the results obtained with the Cambridge Landmarks dataset, comprising of different scenes, with existing CNN-based regression methods as baselines, e.g., RPNet and RCPNet. The findings indicate that, when compared to RCPNet, proposed model improves the estimation of the translation vector by a percentage change of 16.11%, 28.88%, 52.27% on the Kings College, Old Hospital, St Marys Church scenes from Cambridge Landmarks dataset, respectively.
Abstract（参考訳）: 相対カメラポーズ推定は3次元再構成と視覚的位置推定において重要な役割を果たす。そこで本稿では,カメラパラメータに依存しないエンド・ツー・エンドの相対カメラポーズ回帰のためのmobilenetv3-largeに基づくシャムネットワークを提案する。提案ネットワークは,同じシーンの異なる場所で撮影された画像のペアを用いて,単位四元数における3次元翻訳ベクトルと回転ベクトルを推定する。モデルの汎用性を高めるために、4つのシーンのデータを組み合わせて1つのユニバーサルモデルを訓練し、相対的なポーズを推定する。さらに、トランスレーションと回転損失の重み付けによる超パラメータの独立性は使用しない。その代わりに、新しい2段階のトレーニング手順を使って、より速い収束で暗黙的にバランスを学ぶ。本研究では, 異なるシーンからなるcambridge landmarksデータセットと, rpnet や rcpnet など既存の cnn ベースの回帰手法との比較を行った。以上の結果から,rcpnetと比較した場合,提案モデルは,キングス・カレッジ,オールド・ホスピタル,ケンブリッジ・ランドマーク・データセットのセント・メアリー教会シーンにおいて,それぞれ16.11%,28.88%,52.27%の比率変化により,翻訳ベクトルの推定を改善することが示唆された。

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