論文の概要: Deep Single Image Camera Calibration by Heatmap Regression to Recover
Fisheye Images Under ManhattanWorld AssumptionWithout Ambiguity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17166v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 05:57:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 14:15:24.270613
- Title: Deep Single Image Camera Calibration by Heatmap Regression to Recover
Fisheye Images Under ManhattanWorld AssumptionWithout Ambiguity
- Title（参考訳）: マンハッタン世界における魚眼画像復元のための熱マップ回帰による深部単眼カメラの校正
- Authors: Nobuhiko Wakai, Satoshi Sato, Yasunori Ishii, Takayoshi Yamashita
- Abstract要約: マンハッタンの世界座標では、画像からのパン角の起源は任意であり、パン角の4倍の回転対称な曖昧さである。
本稿では,道路の方向と走行方向に基づいて,パングルの起源の定義を提案する。
提案手法は,大規模データセットやオフザシェルフカメラにおいて,従来の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.962333053044713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In orthogonal world coordinates, a Manhattan world lying along cuboid
buildings is widely useful for various computer vision tasks. However, the
Manhattan world has much room for improvement because the origin of pan angles
from an image is arbitrary, that is, four-fold rotational symmetric ambiguity
of pan angles. To address this problem, we propose a definition for the
pan-angle origin based on the directions of the roads with respect to a camera
and the direction of travel. We propose a learning-based calibration method
that uses heatmap regression to remove the ambiguity by each direction of
labeled image coordinates, similar to pose estimation keypoints.
Simultaneously, our two-branched network recovers the rotation and removes
fisheye distortion from a general scene image. To alleviate the lack of
vanishing points in images, we introduce auxiliary diagonal points that have
the optimal 3D arrangement of spatial uniformity. Extensive experiments
demonstrated that our method outperforms conventional methods on large-scale
datasets and with off-the-shelf cameras.
- Abstract（参考訳）: 直交世界座標では、立方体建物に沿って横たわるマンハッタンの世界は、様々なコンピュータビジョンタスクに広く有用である。
しかし、マンハッタンの世界は、画像からのパン角の起源が任意であり、パン角の4倍回転対称な曖昧さのため、多くの改善の余地がある。
そこで本研究では,カメラと移動方向に関する道路の方向に基づくパンアングルの起源の定義を提案する。
本稿では,ポーズ推定キーポイントのようなラベル付き画像座標の各方向のあいまいさを取り除くために,熱マップ回帰を用いた学習ベースの校正手法を提案する。
同時に、2分岐ネットワークは回転を回復し、一般的なシーン画像から魚眼歪みを除去する。
画像の消失点の欠如を軽減するため,空間的均一性の最適3次元配置を有する補助的対角点を導入する。
大規模な実験により,本手法は大規模データセットや市販カメラの従来の手法よりも優れていた。
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