論文の概要: Is Geometry Enough for Matching in Visual Localization?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12979v1
- Date: Thu, 24 Mar 2022 10:55:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-25 14:34:20.148882
- Title: Is Geometry Enough for Matching in Visual Localization?
- Title（参考訳）: ジオメトリは視覚的ローカライゼーションのマッチングに十分か?
- Authors: Qunjie Zhou, Sergio Agostinho, Aljosa Osep, Laura Leal-Taixe
- Abstract要約: GoMatchは、画像キーポイントとマップをマッチングするための幾何学的情報に依存し、軸受ベクトルの集合として表される、視覚ベースのマッチングの代替手段である。
GoMatchは、以前の幾何学ベースのマッチング作業を改善し、ケンブリッジ・ランドマークと7シーンの平均中央値の誤差を10.67m, 95.7circ$)と1.43m$, 3,4.7circ$)に減らした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.984256838490795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose to go beyond the well-established approach to
vision-based localization that relies on visual descriptor matching between a
query image and a 3D point cloud. While matching keypoints via visual
descriptors makes localization highly accurate, it has significant storage
demands, raises privacy concerns and increases map maintenance complexity. To
elegantly address those practical challenges for large-scale localization, we
present GoMatch, an alternative to visual-based matching that solely relies on
geometric information for matching image keypoints to maps, represented as sets
of bearing vectors. Our novel bearing vectors representation of 3D points,
significantly relieves the cross-domain challenge in geometric-based matching
that prevented prior work to tackle localization in a realistic environment.
With additional careful architecture design, GoMatch improves over prior
geometric-based matching work with a reduction of ($10.67m, 95.7^{\circ}$) and
($1.43m$, $34.7^{\circ}$) in average median pose errors on Cambridge Landmarks
and 7-Scenes, while requiring as little as $1.5/1.7\%$ of storage capacity in
comparison to the best visual-based matching methods. This confirms its
potential and feasibility for real-world localization and opens the door to
future efforts in advancing city-scale visual localization methods that do not
require storing visual descriptors.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,問合せ画像と3dポイントクラウド間の視覚ディスクリプタマッチングに依存する,視覚ベースのローカライゼーションに対する確立したアプローチを超越することを提案する。
ビジュアルディスクリプタによるキーポイントのマッチングは、ローカライゼーションを極めて正確にするが、ストレージの要求が大きくなり、プライバシの懸念が高まり、マップメンテナンスの複雑さが増す。
画像のキーポイントを地図にマッチングするための幾何学的情報のみに依存する視覚ベースのマッチングの代替として,軸受ベクトルの集合として表現されるgomatchを提案する。
提案する軸受ベクトルによる3d点表現は,実環境における局所化への先行作業の妨げとなる幾何学的マッチングにおける領域横断的課題を著しく軽減する。
さらなる注意深いアーキテクチャ設計により、gomatchは以前の幾何学ベースのマッチング作業よりも改善され、ケンブリッジのランドマークと7つのシーンにおける平均的な中央値のポーズエラー(英語版)で10.67m$, 95.7^{\circ}$)と (1.43m$, $334.7^{\circ}$) を削減した。
このことは、実世界のローカライゼーションの可能性と実現可能性を確認し、視覚ディスクリプタを格納する必要のない都市規模の視覚的ローカライゼーション手法の進展への扉を開く。
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