論文の概要: RCDN -- Robust X-Corner Detection Algorithm based on Advanced CNN Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03505v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 10:40:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 12:49:38.208943
• Title: RCDN -- Robust X-Corner Detection Algorithm based on Advanced CNN Model
• Title（参考訳）: RCDN --アドバンストCNNモデルに基づくロバストX-Corner検出アルゴリズム
• Authors: Ben Chen, Caihua Xiong, Quanlin Li, Zhonghua Wan
• Abstract要約: 複数の干渉下で入力に対して高いサブピクセル精度を維持することができる新しい検出アルゴリズムを提案する。 アルゴリズム全体は粗い戦略を採用しており、Xコーン検出ネットワークと3つの後処理技術を含んでいる。 実画像および合成画像の評価は,提案アルゴリズムが他の一般的な手法よりも検出率,サブピクセル精度,ロバスト性が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.580983453285039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate detection and localization of X-corner on both planar and non-planar patterns is a core step in robotics and machine vision. However, previous works could not make a good balance between accuracy and robustness, which are both crucial criteria to evaluate the detectors performance. To address this problem, in this paper we present a novel detection algorithm which can maintain high sub-pixel precision on inputs under multiple interference, such as lens distortion, extreme poses and noise. The whole algorithm, adopting a coarse-to-fine strategy, contains a X-corner detection network and three post-processing techniques to distinguish the correct corner candidates, as well as a mixed sub-pixel refinement technique and an improved region growth strategy to recover the checkerboard pattern partially visible or occluded automatically. Evaluations on real and synthetic images indicate that the presented algorithm has the higher detection rate, sub-pixel accuracy and robustness than other commonly used methods. Finally, experiments of camera calibration and pose estimation verify it can also get smaller re-projection error in quantitative comparisons to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 平面パターンと非平面パターンの両方におけるx-cornerの正確な検出と局在は、ロボティクスとマシンビジョンのコアステップである。 しかし、従来の研究は精度と頑健さのバランスが取れず、どちらも検出器の性能を評価するための重要な基準であった。 そこで本研究では,レンズ歪み,極端なポーズ,ノイズなどの複数干渉による入力に対して,高いサブピクセル精度を維持できる新しい検出アルゴリズムを提案する。 粗細戦略を採用するアルゴリズム全体は、x-corner検出ネットワークと、正しいコーナー候補を識別するための3つの後処理技術と、混合サブピクセルリファインメント技術と、チェッカーボードパターンを部分的に可視または遮蔽するように改良された領域成長戦略を含む。 実画像および合成画像の評価は,提案アルゴリズムが他の一般的な手法よりも検出率,サブピクセル精度,ロバスト性が高いことを示す。 最後に、カメラのキャリブレーションとポーズ推定の実験により、最先端と定量的比較において、より小さな再投影誤差を検証できる。

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