論文の概要: Pixel-Wise Prediction based Visual Odometry via Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08892v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 15:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-19 13:04:37.675720
• Title: Pixel-Wise Prediction based Visual Odometry via Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: 画素幅予測に基づく不確かさ推定によるビジュアルオドメトリー
• Authors: Hao-Wei Chen, Ting-Hsuan Liao, Hsuan-Kung Yang and Chun-Yi Lee
• Abstract要約: PWVO(Parture-wise prediction based visual odometry)は、入力観測における各画素の変換と回転の値を評価する高密度な予測タスクである。 PWVOは、入力観測におけるノイズ領域を特定するために不確実性推定を採用し、画素ワイズ予測を統合するための選択機構を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.118616190189472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces pixel-wise prediction based visual odometry (PWVO), which is a dense prediction task that evaluates the values of translation and rotation for every pixel in its input observations. PWVO employs uncertainty estimation to identify the noisy regions in the input observations, and adopts a selection mechanism to integrate pixel-wise predictions based on the estimated uncertainty maps to derive the final translation and rotation. In order to train PWVO in a comprehensive fashion, we further develop a data generation workflow for generating synthetic training data. The experimental results show that PWVO is able to deliver favorable results. In addition, our analyses validate the effectiveness of the designs adopted in PWVO, and demonstrate that the uncertainty maps estimated by PWVO is capable of capturing the noises in its input observations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画素毎の変換と回転の値を評価する高密度予測タスクであるpwvo(pixel-wise prediction based visual odometry)を提案する。 pwvoは、入力観測におけるノイズ領域を特定するために不確実性推定を行い、推定不確実性マップに基づいて画素単位の予測を統合する選択機構を採用し、最終的な翻訳と回転を導出する。 PWVOを包括的に訓練するために、合成トレーニングデータを生成するためのデータ生成ワークフローをさらに発展させる。 実験の結果,PWVOは良好な結果が得られることが示された。 さらに,PWVOにおける設計の有効性を検証し,PWVOが推定した不確実性マップが,入力観測におけるノイズを捉えることができることを示した。

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