論文の概要: 3DoF Localization from a Single Image and an Object Map: the Flatlandia Problem and Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06373v4
• Date: Wed, 8 Nov 2023 14:43:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 20:17:27.165758
• Title: 3DoF Localization from a Single Image and an Object Map: the Flatlandia Problem and Dataset
• Title（参考訳）: 単一画像とオブジェクトマップからの3DoFローカライゼーション:フラットランド問題とデータセット
• Authors: Matteo Toso, Matteo Taiana, Stuart James and Alessio Del Bue
• Abstract要約: 本稿では,新しい視覚的ローカライゼーション課題であるFlatlandiaを提案する。 地図内の対象の既知の空間的レイアウトに対して検出された共通オブジェクトのレイアウトを比較することで、視覚的クエリーをローカライズできるかどうかを検討する。 それぞれに対して,初期ベースラインモデルを提案し,最先端の6DoF法と3DoF法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.986848597435728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Efficient visual localization is crucial to many applications, such as large-scale deployment of autonomous agents and augmented reality. Traditional visual localization, while achieving remarkable accuracy, relies on extensive 3D models of the scene or large collections of geolocalized images, which are often inefficient to store and to scale to novel environments. In contrast, humans orient themselves using very abstract 2D maps, using the location of clearly identifiable landmarks. Drawing on this and on the success of recent works that explored localization on 2D abstract maps, we propose Flatlandia, a novel visual localization challenge. With Flatlandia, we investigate whether it is possible to localize a visual query by comparing the layout of its common objects detected against the known spatial layout of objects in the map. We formalize the challenge as two tasks at different levels of accuracy to investigate the problem and its possible limitations; for each, we propose initial baseline models and compare them against state-of-the-art 6DoF and 3DoF methods. Code and dataset are publicly available at github.com/IIT-PAVIS/Flatlandia.
• Abstract（参考訳）: 効率的な視覚的ローカライゼーションは、自律エージェントの大規模展開や拡張現実など、多くのアプリケーションにとって不可欠である。 従来の視覚的ローカライゼーションは、顕著な精度を達成する一方で、シーンの広範囲な3Dモデルや、ジオローカライズされた画像の大規模なコレクションに依存している。 対照的に、人間は非常に抽象的な2dマップを使い、はっきりと識別できるランドマークの場所を使っている。 これに基づいて、2次元抽象地図上の局所化を探求する最近の研究の成功に基づき、新しい視覚的局所化課題であるFlatlandiaを提案する。 flatlandiaでは,マップ内の既知の空間レイアウトに対して検出された共通オブジェクトのレイアウトを比較することにより,視覚的クエリをローカライズできるかどうかを検討する。 課題を異なる精度で2つのタスクとして定式化し,問題とその限界について検討し,それぞれについて初期ベースラインモデルを提案し,最先端の6dof法と3dof法と比較する。 コードとデータセットはgithub.com/IIT-PAVIS/Flatlandiaで公開されている。

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