Fugu-MT 論文翻訳(概要): SDF-based RGB-D Camera Tracking in Neural Scene Representations

論文の概要: SDF-based RGB-D Camera Tracking in Neural Scene Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02079v1
Date: Wed, 4 May 2022 14:18:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-05 15:10:15.122087
Title: SDF-based RGB-D Camera Tracking in Neural Scene Representations
Title（参考訳）: ニューラルシーン表現におけるSDFに基づくRGB-Dカメラ追跡
Authors: Leonard Bruns, Fereidoon Zangeneh, Patric Jensfelt
Abstract要約: 動作中のRGB-Dカメラの6次元ポーズをニューラルシーン表現で追跡する問題を考察する。特に,符号付き距離場ベース表現を用いたRGB-Dカメラの追跡を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.83420384410068
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of tracking the 6D pose of a moving RGB-D camera in a neural scene representation. Different such representations have recently emerged, and we investigate the suitability of them for the task of camera tracking. In particular, we propose to track an RGB-D camera using a signed distance field-based representation and show that compared to density-based representations, tracking can be sped up, which enables more robust and accurate pose estimates when computation time is limited.
Abstract（参考訳）: 動作中のRGB-Dカメラの6Dポーズをニューラルシーン表現で追跡する問題を考察する。このような表現が最近出現し,カメラトラッキングの課題に対するそれらの適合性を検討した。特に, 符号付き距離場ベース表現を用いたRGB-Dカメラの追跡を提案し, 密度ベース表現と比較して, トラッキングが高速化され, 計算時間制限時のより堅牢で正確なポーズ推定が可能となることを示す。

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