論文の概要: CROSSFIRE: Camera Relocalization On Self-Supervised Features from an Implicit Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04869v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 09:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 21:22:57.182960
• Title: CROSSFIRE: Camera Relocalization On Self-Supervised Features from an Implicit Representation
• Title（参考訳）: CROSSFIRE: 意図しない表現による自己監督された特徴のカメラリローカライズ
• Authors: Arthur Moreau, Nathan Piasco, Moussab Bennehar, Dzmitry Tsishkou, Bogdan Stanciulescu, Arnaud de La Fortelle
• Abstract要約: 我々は,あるシーンの暗黙の地図としてニューラル・ラジアンス・フィールドを使用し,この表現に適したカメラ再配置を提案する。 提案手法は,ナビゲーション中に1台のRGBカメラを用いて,デバイスの正確な位置をリアルタイムで計算することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.565151496245487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Beyond novel view synthesis, Neural Radiance Fields are useful for applications that interact with the real world. In this paper, we use them as an implicit map of a given scene and propose a camera relocalization algorithm tailored for this representation. The proposed method enables to compute in real-time the precise position of a device using a single RGB camera, during its navigation. In contrast with previous work, we do not rely on pose regression or photometric alignment but rather use dense local features obtained through volumetric rendering which are specialized on the scene with a self-supervised objective. As a result, our algorithm is more accurate than competitors, able to operate in dynamic outdoor environments with changing lightning conditions and can be readily integrated in any volumetric neural renderer.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールドは、新しいビュー合成以外にも、現実世界と相互作用するアプリケーションに有用である。 本稿では,与えられたシーンの暗黙の地図として使用し,この表現に合わせたカメラ再局在化アルゴリズムを提案する。 提案手法は,ナビゲーション中に1台のRGBカメラを用いて,デバイスの正確な位置をリアルタイムで計算することができる。 従来の研究とは対照的に、ポーズ回帰や測光アライメントに頼るのではなく、自己監督目的のシーンに特有なボリュームレンダリングによって得られる密集した局所的特徴を用いる。 その結果、我々のアルゴリズムは競合相手よりも正確であり、雷条件を変化させた動的屋外環境での動作が可能であり、任意のボリュームニューラルレンダラーに容易に統合できる。

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