論文の概要: Fast and Lightweight Scene Regressor for Camera Relocalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01830v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 14:41:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:35:54.882752
• Title: Fast and Lightweight Scene Regressor for Camera Relocalization
• Title（参考訳）: カメラ再局在化のための高速軽量シーンレグレッシャ
• Authors: Thuan B. Bui, Dinh-Tuan Tran, and Joo-Ho Lee
• Abstract要約: プレビルドされた3Dモデルに対して直接カメラのポーズを推定することは、いくつかのアプリケーションにとって違法にコストがかかる可能性がある。 本研究では,シーン座標のマッピングに多層パーセプトロンネットワークのみを必要とする簡易なシーン回帰手法を提案する。 提案手法では,高密度のRGB画像ではなく,スパースディスクリプタを用いてシーン座標を回帰する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6708069984516967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Camera relocalization involving a prior 3D reconstruction plays a crucial role in many mixed reality and robotics applications. Estimating the camera pose directly with respect to pre-built 3D models can be prohibitively expensive for several applications with limited storage and/or communication bandwidth. Although recent scene and absolute pose regression methods have become popular for efficient camera localization, most of them are computation-resource intensive and difficult to obtain a real-time inference with high accuracy constraints. This study proposes a simple scene regression method that requires only a multi-layer perceptron network for mapping scene coordinates to achieve accurate camera pose estimations. The proposed approach uses sparse descriptors to regress the scene coordinates, instead of a dense RGB image. The use of sparse features provides several advantages. First, the proposed regressor network is substantially smaller than those reported in previous studies. This makes our system highly efficient and scalable. Second, the pre-built 3D models provide the most reliable and robust 2D-3D matches. Therefore, learning from them can lead to an awareness of equivalent features and substantially improve the generalization performance. A detailed analysis of our approach and extensive evaluations using existing datasets are provided to support the proposed method. The implementation detail is available at https://github.com/aislab/feat2map
• Abstract（参考訳）: 以前の3D再構成を含むカメラの再局在は、多くの複合現実とロボット工学の応用において重要な役割を果たす。 プリビルドされた3Dモデルに対して直接カメラのポーズを推定することは、ストレージや通信帯域が限られているいくつかのアプリケーションにとって、極めて高価である。 最近のシーンや絶対ポーズ回帰手法は、効率的なカメラローカライズに普及しているが、そのほとんどは計算資源集中型であり、高い精度の制約を持つリアルタイム推論を得るのが困難である。 本研究では,シーン座標をマッピングして正確なカメラポーズ推定を実現するために,多層パーセプトロンネットワークのみを必要とする簡易なシーン回帰手法を提案する。 提案手法では,高密度のRGB画像ではなく,スパースディスクリプタを用いてシーン座標を回帰する。 スパース機能の使用にはいくつかの利点がある。 第一に、提案する回帰器ネットワークは、以前の研究よりかなり小さい。 これにより、システムは極めて効率的でスケーラブルになります。 第二に、プレビルドされた3Dモデルは最も信頼性が高く堅牢な2D-3Dマッチを提供する。 したがって、それらからの学習は同等の機能の認識につながり、一般化性能が大幅に向上する。 提案手法を支援するために,提案手法の詳細な分析と既存データセットを用いた広範な評価を行った。 実装の詳細はhttps://github.com/aislab/feat2mapで確認できる。

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