論文の概要: HyperPose: Hypernetwork-Infused Camera Pose Localization and an Extended Cambridge Landmarks Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02610v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 19:46:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:49:25.501556
• Title: HyperPose: Hypernetwork-Infused Camera Pose Localization and an Extended Cambridge Landmarks Dataset
• Title（参考訳）: HyperPose:ハイパーネットワークを応用したカメラポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスポスとケンブリッジのランドマークスポスポ
• Authors: Ron Ferens, Yosi Keller,
• Abstract要約: 絶対的なカメラポーズ回帰器にハイパーネットを利用するHyperPoseを提案する。 自然の環境条件、視点、照明に起因する自然のシーンに固有の外観の変化は、トレーニングとテストデータセットの間に大きな領域差を生じさせる。 推論中、ハイパーネットワークは特定の入力画像に基づいて局所化回帰ヘッドの適応重みを動的に計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.055091971627832
• License:
• Abstract: In this work, we propose HyperPose, which utilizes hyper-networks in absolute camera pose regressors. The inherent appearance variations in natural scenes, attributable to environmental conditions, perspective, and lighting, induce a significant domain disparity between the training and test datasets. This disparity degrades the precision of contemporary localization networks. To mitigate this, we advocate for incorporating hypernetworks into single-scene and multiscene camera pose regression models. During inference, the hypernetwork dynamically computes adaptive weights for the localization regression heads based on the particular input image, effectively narrowing the domain gap. Using indoor and outdoor datasets, we evaluate the HyperPose methodology across multiple established absolute pose regression architectures. We also introduce and share the Extended Cambridge Landmarks (ECL), a novel localization dataset, based on the Cambridge Landmarks dataset, showing it in multiple seasons with significantly varying appearance conditions. Our empirical experiments demonstrate that HyperPose yields notable performance enhancements for single- and multi-scene architectures. We have made our source code, pre-trained models, and the ECL dataset openly available.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,絶対的なカメラポーズ回帰器にハイパーネットワークを利用するHyperPoseを提案する。 自然の環境条件、視点、照明に起因する自然のシーンに固有の外観の変化は、トレーニングとテストデータセットの間に大きな領域差を生じさせる。 この格差は、現代のローカライゼーションネットワークの精度を低下させる。 これを緩和するために、ハイパーネットワークをシングルシーンおよびマルチシーンカメラのポーズ回帰モデルに組み込むことを提唱する。 推論中、ハイパーネットワークは特定の入力画像に基づいて局所化回帰ヘッドの適応重みを動的に計算し、ドメインギャップを効果的に狭める。 屋内および屋外のデータセットを用いて、複数の確立された絶対ポーズ回帰アーキテクチャにおけるHyperPose手法を評価する。 また,Cambridge Landmarksデータセットに基づく新しいローカライゼーションデータセットであるExtended Cambridge Landmarks (ECL)を導入,共有し,外観条件が著しく異なる複数のシーズンで示す。 実験により、HyperPoseはシングルシーンおよびマルチシーンアーキテクチャにおいて顕著なパフォーマンス向上をもたらすことが示された。 ソースコード、事前トレーニングされたモデル、ECLデータセットを公開しました。

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