論文の概要: Relative pose of three calibrated and partially calibrated cameras from four points using virtual correspondences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16078v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 13:16:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:58.405602
• Title: Relative pose of three calibrated and partially calibrated cameras from four points using virtual correspondences
• Title（参考訳）: 仮想対応を用いた3つの校正・部分校正カメラの相対ポーズ
• Authors: Charalambos Tzamos, Viktor Kocur, Daniel Barath, Zuzana Berger Haladova, Torsten Sattler, Zuzana Kukelova,
• Abstract要約: 3台のカメラの相対的なポーズを推定する際の課題について検討する。 我々のソリューションは、2つのビューで1つまたは2つの仮想点対応を生成するという単純なアイデアに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.44647186049448
• License:
• Abstract: We study challenging problems of estimating the relative pose of three cameras and propose novel efficient solutions to the configurations (1) of four points in three calibrated cameras (the 4p3v problem), and (2) of four points in three cameras with unknown shared focal length (the 4p3vf problem). Our solutions are based on the simple idea of generating one or two additional virtual point correspondences in two views by using the information from the locations of the input correspondences. We generate such correspondences using a very simple and efficient strategy, where the new points are the mean points of three corresponding input points. The new solvers are efficient and easy to implement, since they are based on existing efficient minimal solvers, i.e., the well-known 5-point and 6-point relative pose solvers and the P3P solver. Extensive experiments on real data show that our solvers achieve state-of-the-art results. We also present a simple network that can improve the precision of the mean-point correspondences, showing the potential to learn better virtual point correspondences.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、3台のカメラの相対的なポーズを推定し、3台のキャリブレーションされたカメラの4点(4p3v問題)と3台のカメラの4点(4p3vf問題)の配置に関する新しい効率的な解法を提案する。 提案手法は,入力応答の位置からの情報を用いて,2つのビューで1つまたは2つの仮想点対応を生成するという単純なアイデアに基づいている。 我々は,3つの入力点の平均点である新しい点を,非常に単純かつ効率的な戦略を用いて,そのような対応を生成する。 新しいソルバは、既存の効率的な最小限のソルバ、すなわちよく知られた5点と6点の相対的なポーズソルバとP3Pソルバに基づいているため、効率的で実装が容易である。 実データに対する大規模な実験は、我々の解法が最先端の結果を得ることを示している。 また、平均点対応の精度を向上し、より優れた仮想点対応を学習する可能性を示す単純なネットワークを提案する。

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