論文の概要: NeRF-Loc: Visual Localization with Conditional Neural Radiance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07979v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 03:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:22:58.379462
• Title: NeRF-Loc: Visual Localization with Conditional Neural Radiance Field
• Title（参考訳）: NeRF-Loc:条件付きニューラルラジアンス場を用いた視覚的位置決め
• Authors: Jianlin Liu, Qiang Nie, Yong Liu and Chengjie Wang
• Abstract要約: 暗黙の3次元記述子と変換器を用いた2次元画像との直接マッチングに基づく新しい視覚的再局在法を提案する。 実験により,本手法は,複数のベンチマークにおいて,他の学習手法よりも高い局所化精度を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.319374695362267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel visual re-localization method based on direct matching between the implicit 3D descriptors and the 2D image with transformer. A conditional neural radiance field(NeRF) is chosen as the 3D scene representation in our pipeline, which supports continuous 3D descriptors generation and neural rendering. By unifying the feature matching and the scene coordinate regression to the same framework, our model learns both generalizable knowledge and scene prior respectively during two training stages. Furthermore, to improve the localization robustness when domain gap exists between training and testing phases, we propose an appearance adaptation layer to explicitly align styles between the 3D model and the query image. Experiments show that our method achieves higher localization accuracy than other learning-based approaches on multiple benchmarks. Code is available at \url{https://github.com/JenningsL/nerf-loc}.
• Abstract（参考訳）: 暗黙の3次元記述子と変換器を用いた2次元画像との直接マッチングに基づく新しい視覚的再局在法を提案する。 条件付きニューラルネットワークラミアンスフィールド(nerf)をパイプライン内の3dシーン表現として選択し,連続的な3dディスクリプタ生成とニューラルネットワークレンダリングをサポートする。 特徴マッチングとシーン座標回帰を同一のフレームワークに統一することにより,2つのトレーニングステージにおいて,それぞれ一般化可能な知識とシーンの両方を学習する。 さらに,トレーニングフェーズとテストフェーズの間にドメインギャップが存在する場合のローカライズロバスト性を改善するために,3次元モデルとクエリイメージのスタイルを明示的に整合させる外観適応層を提案する。 実験により,複数のベンチマークにおいて,他の学習ベースアプローチよりも高い局所化精度が得られた。 コードは \url{https://github.com/jenningsl/nerf-loc} で入手できる。

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