論文の概要: Map-free Visual Relocalization: Metric Pose Relative to a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05494v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 14:49:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 16:31:49.239150
• Title: Map-free Visual Relocalization: Metric Pose Relative to a Single Image
• Title（参考訳）: 地図のない視覚的再ローカライズ:単一の画像に対するメトリックポーズ
• Authors: Eduardo Arnold, Jamie Wynn, Sara Vicente, Guillermo Garcia-Hernando, \'Aron Monszpart, Victor Adrian Prisacariu, Daniyar Turmukhambetov, Eric Brachmann
• Abstract要約: 本研究では,シーンの1枚の写真のみを用いて,地図のない再ローカライズを提案し,即時でスケールした再ローカライズを実現する。 既存のデータセットは、大きなシーンや限られた変数に焦点を当てているため、マップのない再ローカライゼーションのベンチマークには適していない。 我々は,世界規模で収集された彫刻,壁画,噴水など,655箇所の小さな関心事のデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.28513803531557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Can we relocalize in a scene represented by a single reference image? Standard visual relocalization requires hundreds of images and scale calibration to build a scene-specific 3D map. In contrast, we propose Map-free Relocalization, i.e., using only one photo of a scene to enable instant, metric scaled relocalization. Existing datasets are not suitable to benchmark map-free relocalization, due to their focus on large scenes or their limited variability. Thus, we have constructed a new dataset of 655 small places of interest, such as sculptures, murals and fountains, collected worldwide. Each place comes with a reference image to serve as a relocalization anchor, and dozens of query images with known, metric camera poses. The dataset features changing conditions, stark viewpoint changes, high variability across places, and queries with low to no visual overlap with the reference image. We identify two viable families of existing methods to provide baseline results: relative pose regression, and feature matching combined with single-image depth prediction. While these methods show reasonable performance on some favorable scenes in our dataset, map-free relocalization proves to be a challenge that requires new, innovative solutions.
• Abstract（参考訳）: 単一の参照画像で表現されたシーンで再ローカライズできますか? 標準的な視覚的再ローカライズには、シーン固有の3Dマップを構築するために数百の画像とスケールキャリブレーションが必要である。 対照的に,マップフリーな再ローカライズ,すなわち,シーンの1枚の写真のみを使用して,瞬時にスケールした再ローカライズを実現することを提案する。 既存のデータセットは、大きなシーンや限られた変数に焦点を当てているため、マップのない再ローカライゼーションのベンチマークには適していない。 そこで我々は,世界規模で収集された彫刻,壁画,噴水など,655箇所の新しいデータセットを構築した。 各場所には、再ローカライズアンカーとして機能する参照イメージと、既知のメトリックカメラポーズを持つ数十のクエリイメージが付属している。 データセットには、条件の変更、スターク視点の変更、場所間の高いばらつき、参照イメージと視覚的に重複しないクエリなどが特徴である。 提案手法は,相対的ポーズ回帰と特徴マッチングと単一画像深度予測の2つの既存手法のファミリを同定する。 これらの手法は、データセット内の好ましいシーンで合理的なパフォーマンスを示していますが、map-freeの再ローカライズは、新しい革新的なソリューションを必要とする課題であることが証明されます。

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