論文の概要: Learning Correspondence Uncertainty via Differentiable Nonlinear Least Squares

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09527v2
• Date: Thu, 18 May 2023 18:35:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 18:08:52.302927
• Title: Learning Correspondence Uncertainty via Differentiable Nonlinear Least Squares
• Title（参考訳）: 微分可能な非線形最小二乗による対応不確かさの学習
• Authors: Dominik Muhle, Lukas Koestler, Krishna Murthy Jatavallabhula, Daniel Cremers
• Abstract要約: 特徴対応から相対ポーズ推定を行う際の不確実性を考慮した,微分可能な非線形最小二乗フレームワークを提案する。 我々は、KITTIおよびEuRoC実世界のデータセットと同様に、我々の合成に対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.83169780113135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a differentiable nonlinear least squares framework to account for uncertainty in relative pose estimation from feature correspondences. Specifically, we introduce a symmetric version of the probabilistic normal epipolar constraint, and an approach to estimate the covariance of feature positions by differentiating through the camera pose estimation procedure. We evaluate our approach on synthetic, as well as the KITTI and EuRoC real-world datasets. On the synthetic dataset, we confirm that our learned covariances accurately approximate the true noise distribution. In real world experiments, we find that our approach consistently outperforms state-of-the-art non-probabilistic and probabilistic approaches, regardless of the feature extraction algorithm of choice.
• Abstract（参考訳）: 特徴対応から相対ポーズ推定を行う際の不確実性を考慮した,微分可能な非線形最小二乗フレームワークを提案する。 具体的には,確率論的正規極性制約の対称バージョンを導入し,カメラポーズ推定手法を用いて特徴位置の共分散を推定する手法を提案する。 我々は、KITTIおよびEuRoC実世界のデータセットと同様に、我々の合成に対するアプローチを評価する。 合成データセットでは,学習した共分散が真の雑音分布を正確に近似していることを確認する。 実世界実験では, 特徴抽出アルゴリズムによらず, 最先端の非確率的, 確率的アプローチを一貫して上回っていることがわかった。

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