論文の概要: Leveraging Equivariant Features for Absolute Pose Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02163v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 12:44:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 13:30:36.898363
• Title: Leveraging Equivariant Features for Absolute Pose Regression
• Title（参考訳）: 絶対ポーズ回帰のための同変特徴の活用
• Authors: Mohamed Adel Musallam, Vincent Gaudilliere, Miguel Ortiz del Castillo, Kassem Al Ismaeil, Djamila Aouada
• Abstract要約: 変換と回転の同変である畳み込みニューラルネットワークは,カメラの動きの表現を直接特徴空間に誘導することを示す。 次に、この幾何学的性質により、画像平面保存変換の全グループの下でトレーニングデータを暗黙的に増大させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.30597356471664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While end-to-end approaches have achieved state-of-the-art performance in many perception tasks, they are not yet able to compete with 3D geometry-based methods in pose estimation. Moreover, absolute pose regression has been shown to be more related to image retrieval. As a result, we hypothesize that the statistical features learned by classical Convolutional Neural Networks do not carry enough geometric information to reliably solve this inherently geometric task. In this paper, we demonstrate how a translation and rotation equivariant Convolutional Neural Network directly induces representations of camera motions into the feature space. We then show that this geometric property allows for implicitly augmenting the training data under a whole group of image plane-preserving transformations. Therefore, we argue that directly learning equivariant features is preferable than learning data-intensive intermediate representations. Comprehensive experimental validation demonstrates that our lightweight model outperforms existing ones on standard datasets.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドのアプローチは多くの知覚タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成したが、ポーズ推定において3次元幾何学に基づく手法と競合することはできなかった。 さらに、絶対ポーズ回帰は画像検索とより関係があることが示されている。 その結果、従来の畳み込みニューラルネットワークでは、この本質的に幾何学的な課題を確実に解くのに十分な幾何学的情報を持っていないという仮説を立てた。 本稿では,翻訳と回転の同変である畳み込みニューラルネットワークが,カメラの動きの表現を直接特徴空間に誘導することを示す。 次に,この幾何学的性質により,画像平面保存変換群全体のトレーニングデータを暗黙的に拡張できることを示す。 したがって、等価な特徴を直接学習することは、データ集約的な中間表現を学習するよりも望ましいと主張する。 総合的な実験的検証は、我々の軽量モデルが標準データセット上で既存のモデルより優れていることを示す。

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