論文の概要: Camera Calibration without Camera Access -- A Robust Validation
Technique for Extended PnP Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06949v1
- Date: Tue, 14 Feb 2023 10:09:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 15:44:36.960166
- Title: Camera Calibration without Camera Access -- A Robust Validation
Technique for Extended PnP Methods
- Title(参考訳): カメラアクセスのないカメラキャリブレーション-拡張PnP法のロバスト検証手法
- Authors: Emil Brissman and Per-Erik Forss\'en and Johan Edstedt
- Abstract要約: 2D-3D対応からモデルを見つける方法を提案する。
合成データ, 2次元検出, ライダー計測実験において, 提案手法の有効性を実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6445605125467573
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A challenge in image based metrology and forensics is intrinsic camera
calibration when the used camera is unavailable. The unavailability raises two
questions. The first question is how to find the projection model that
describes the camera, and the second is to detect incorrect models. In this
work, we use off-the-shelf extended PnP-methods to find the model from 2D-3D
correspondences, and propose a method for model validation. The most common
strategy for evaluating a projection model is comparing different models'
residual variances - however, this naive strategy cannot distinguish whether
the projection model is potentially underfitted or overfitted. To this end, we
model the residual errors for each correspondence, individually scale all
residuals using a predicted variance and test if the new residuals are drawn
from a standard normal distribution. We demonstrate the effectiveness of our
proposed validation in experiments on synthetic data, simulating 2D detection
and Lidar measurements. Additionally, we provide experiments using data from an
actual scene and compare non-camera access and camera access calibrations.
Last, we use our method to validate annotations in MegaDepth.
- Abstract(参考訳): 画像ベースメロジと法医学における課題は、使用済みカメラが利用できない場合に固有のカメラキャリブレーションである。
利用不可能は2つの疑問を引き起こす。
第1の問題は、カメラを記述する投影モデルをどのように見つけるか、第2の問題は、間違ったモデルを検出することである。
本研究では,2D-3D対応からモデルを見つけるために市販のPnP-methodを用いて,モデル検証手法を提案する。
射影モデルを評価する最も一般的な戦略は、異なるモデルの残留分散を比較することである。
この目的のために、各対応の残差をモデル化し、予測分散を用いて各残差を個別にスケールし、新しい残差が標準正規分布から引き出されるかどうかをテストする。
2次元検出とライダー計測をシミュレートした合成データ実験において,提案手法の有効性を実証する。
また,実際のシーンのデータを用いて実験を行い,非カメラアクセスとカメラアクセスキャリブレーションを比較した。
最後に、私たちのメソッドを使ってMegaDepthのアノテーションを検証する。
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