論文の概要: 6D Camera Relocalization in Visually Ambiguous Extreme Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06333v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 16:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 15:02:21.993861
• Title: 6D Camera Relocalization in Visually Ambiguous Extreme Environments
• Title（参考訳）: 視覚異常極端環境における6次元カメラ再配置
• Authors: Yang Zheng, Tolga Birdal, Fei Xia, Yanchao Yang, Yueqi Duan, Leonidas J. Guibas
• Abstract要約: 本研究では,深海や地球外地形などの極端な環境下で得られた画像の列から,カメラのポーズを確実に推定する手法を提案する。 本手法は,室内ベンチマーク (7-Scenes データセット) における最先端手法と同等の性能を20%のトレーニングデータで達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.68352435957266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel method to reliably estimate the pose of a camera given a sequence of images acquired in extreme environments such as deep seas or extraterrestrial terrains. Data acquired under these challenging conditions are corrupted by textureless surfaces, image degradation, and presence of repetitive and highly ambiguous structures. When naively deployed, the state-of-the-art methods can fail in those scenarios as confirmed by our empirical analysis. In this paper, we attempt to make camera relocalization work in these extreme situations. To this end, we propose: (i) a hierarchical localization system, where we leverage temporal information and (ii) a novel environment-aware image enhancement method to boost the robustness and accuracy. Our extensive experimental results demonstrate superior performance in favor of our method under two extreme settings: localizing an autonomous underwater vehicle and localizing a planetary rover in a Mars-like desert. In addition, our method achieves comparable performance with state-of-the-art methods on the indoor benchmark (7-Scenes dataset) using only 20% training data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,深海や地球外地形などの極端な環境下で得られた画像の列から,カメラのポーズを確実に推定する手法を提案する。 これらの困難な条件下で取得されたデータは、テクスチャのない表面、画像劣化、繰り返しかつ非常にあいまいな構造の存在によって破壊される。 ナレーションを施すと、実験分析で確認したように、最先端の手法がこれらのシナリオで失敗する可能性がある。 本稿では,このような極端な状況下でカメラの再局在化を実現することを試みる。 この目的のために提案します (i)時間的情報を活用した階層的局所化システム (ii)堅牢性と精度を高めるための新しい環境対応画像強調法。 火星のような砂漠に自律的な水中探査機を配置し、惑星ローバーを配置するという2つの極端な設定で、我々の手法は優れた性能を示しました。 さらに,20%のトレーニングデータを用いて,室内ベンチマーク (7-scenesデータセット) における最先端手法と同等の性能を実現する。

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