論文の概要: A Probabilistic Framework for Visual Localization in Ambiguous Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02086v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 14:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 14:37:16.438412
• Title: A Probabilistic Framework for Visual Localization in Ambiguous Scenes
• Title（参考訳）: あいまいな場面における視覚局在の確率的枠組み
• Authors: Fereidoon Zangeneh, Leonard Bruns, Amit Dekel, Alessandro Pieropan and Patric Jensfelt
• Abstract要約: 本稿では,カメラポーズの任意の形状の後部分布を予測する確率的枠組みを提案する。 我々は、予測分布からサンプリングできる変分推論を用いて、カメラポーズ回帰の新たな定式化によってこれを行う。 本手法は,不明瞭なシーンの局所化において,既存の手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.13544430239267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual localization allows autonomous robots to relocalize when losing track of their pose by matching their current observation with past ones. However, ambiguous scenes pose a challenge for such systems, as repetitive structures can be viewed from many distinct, equally likely camera poses, which means it is not sufficient to produce a single best pose hypothesis. In this work, we propose a probabilistic framework that for a given image predicts the arbitrarily shaped posterior distribution of its camera pose. We do this via a novel formulation of camera pose regression using variational inference, which allows sampling from the predicted distribution. Our method outperforms existing methods on localization in ambiguous scenes. Code and data will be released at https://github.com/efreidun/vapor.
• Abstract（参考訳）: 視覚的ローカライゼーションにより、自律的なロボットは、現在の観察を過去のものと一致させることで、ポーズの追跡を失う際に再ローカライズすることができる。 しかし、あいまいなシーンはそのようなシステムにとって難題となり、反復的な構造は多くの異なる可能性の高いカメラポーズから見ることができ、これは単一の最高のポーズ仮説を作るのに十分ではないことを意味する。 本研究では,任意の画像に対して任意の形状のカメラポーズの後方分布を予測できる確率的枠組みを提案する。 我々は,推定分布からのサンプリングを可能にする変分推論を用いたカメラポーズ回帰の新しい定式化によってこれを行う。 本手法は,不明瞭なシーンの局所化において,既存の手法よりも優れる。 コードとデータはhttps://github.com/efreidun/vaporでリリースされる。

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