論文の概要: ID-Pose: Sparse-view Camera Pose Estimation by Inverting Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17140v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 17:41:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 12:07:29.838526
• Title: ID-Pose: Sparse-view Camera Pose Estimation by Inverting Diffusion Models
• Title（参考訳）: ID-Pose:逆拡散モデルによるスパースビューカメラポース推定
• Authors: Weihao Cheng, Yan-Pei Cao, Ying Shan
• Abstract要約: オブジェクトのスパースビューを考えると、カメラのポーズを推定することは、長く持続し難い問題である。 本稿では,2つの入力画像が与えられた相対的なポーズを推定するために,デノナイズ拡散過程を逆転するID-Poseを提案する。 我々は高品質の3Dオブジェクトを用いて実験を行い、ID-Poseは最先端の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.72880076920758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given sparse views of an object, estimating their camera poses is a long-standing and intractable problem. We harness the pre-trained diffusion model of novel views conditioned on viewpoints (Zero-1-to-3). We present ID-Pose which inverses the denoising diffusion process to estimate the relative pose given two input images. ID-Pose adds a noise on one image, and predicts the noise conditioned on the other image and a decision variable for the pose. The prediction error is used as the objective to find the optimal pose with the gradient descent method. ID-Pose can handle more than two images and estimate each of the poses with multiple image pairs from triangular relationships. ID-Pose requires no training and generalizes to real-world images. We conduct experiments using high-quality real-scanned 3D objects, where ID-Pose significantly outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのスパースビューを考えると、カメラのポーズを推定することは、長く持続し難い問題である。 視点を条件とした新しい視点の事前学習拡散モデル(0-1-to-3)を用いた。 そこで,2つの入力画像から相対ポーズを推定するために,雑音拡散過程を逆解析するid-poseを提案する。 ID-Poseは1つの画像にノイズを加え、もう1つの画像に条件付けられたノイズとポーズの決定変数を予測する。 勾配降下法を用いて最適なポーズを求める目的として予測誤差を用いる。 id-poseは2つ以上の画像を処理し、各ポーズを三角関係から複数の画像ペアで推定することができる。 ID-Poseはトレーニングを必要とせず、現実世界の画像に一般化する。 高品質な実走査型3dオブジェクトを用いて実験を行い,id-poseは最先端の手法を著しく上回っている。

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