論文の概要: Objects Matter: Learning Object Relation Graph for Robust Camera Relocalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13280v1
• Date: Thu, 26 May 2022 11:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 14:32:41.028647
• Title: Objects Matter: Learning Object Relation Graph for Robust Camera Relocalization
• Title（参考訳）: オブジェクトが重要:ロバストカメラ再ローカライゼーションのためのオブジェクト関係グラフの学習
• Authors: Chengyu Qiao, Zhiyu Xiang and Xinglu Wang
• Abstract要約: 本稿では,物体間の深い関係を抽出し,特徴の識別性を高めることを提案する。 特に、画像中のオブジェクトを抽出し、オブジェクトの意味的関係と相対的な空間的手がかりを組み込むディープオブジェクト関係グラフ(ORG)を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9005223064604078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual relocalization aims to estimate the pose of a camera from one or more images. In recent years deep learning based pose regression methods have attracted many attentions. They feature predicting the absolute poses without relying on any prior built maps or stored images, making the relocalization very efficient. However, robust relocalization under environments with complex appearance changes and real dynamics remains very challenging. In this paper, we propose to enhance the distinctiveness of the image features by extracting the deep relationship among objects. In particular, we extract objects in the image and construct a deep object relation graph (ORG) to incorporate the semantic connections and relative spatial clues of the objects. We integrate our ORG module into several popular pose regression models. Extensive experiments on various public indoor and outdoor datasets demonstrate that our method improves the performance significantly and outperforms the previous approaches.
• Abstract（参考訳）: 視覚再局在は、1つ以上の画像からカメラのポーズを推定することを目的としている。 近年,深層学習に基づくポーズ回帰手法が注目されている。 彼らは、事前に構築された地図や保存された画像に頼ることなく絶対的なポーズを予測する。 しかし、複雑な外観変化と実際のダイナミクスを持つ環境下でのロバストな再局在は依然として非常に困難である。 本稿では,物体間の深い関係を抽出し,画像特徴の識別性を高めることを提案する。 特に、画像中のオブジェクトを抽出し、オブジェクトの意味的接続と相対的な空間的手がかりを組み込むために、深いオブジェクト関係グラフ(org)を構築する。 ORGモジュールをいくつかの一般的なポーズ回帰モデルに統合する。 屋内および屋外の各種データセットに対する大規模な実験により,本手法は性能を著しく向上し,従来の手法よりも優れていたことを示す。

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