Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visual Gyroscope: Combination of Deep Learning Features and Direct Alignment for Panoramic Stabilization

論文の概要: Visual Gyroscope: Combination of Deep Learning Features and Direct Alignment for Panoramic Stabilization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01461v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 14:52:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-05 14:52:13.542673
Title: Visual Gyroscope: Combination of Deep Learning Features and Direct Alignment for Panoramic Stabilization
Title（参考訳）: 視覚ジャイロスコープ:パノラマ安定化のためのディープラーニング機能と直接アライメントの組み合わせ
Authors: Bruno Berenguel-Baeta, Antoine N. Andre, Guillaume Caron, Jesus Bermudez-Cameo, Jose J. Guerrero
Abstract要約: 我々は3つの異なる手法を組み合わせて、カメラの姿勢を頑健かつ正確に推定する新しいパイプラインを提案する。異なる航空機に搭載された360ドル(約3,300円)のデュアルフィッシュカメラで撮影された2つの画像列に対して,我々の手法を定量的に定性的に検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.945330769972192
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this article we present a visual gyroscope based on equirectangular panoramas. We propose a new pipeline where we take advantage of combining three different methods to obtain a robust and accurate estimation of the attitude of the camera. We quantitatively and qualitatively validate our method on two image sequences taken with a $360^\circ$ dual-fisheye camera mounted on different aerial vehicles.
Abstract（参考訳）: 本稿では、等方形パノラマに基づく視覚ジャイロスコープを提案する。本研究では,3つの異なる手法を組み合わせてロバストで正確なカメラの姿勢推定を行う新しいパイプラインを提案する。 360ドル(約3万5000円)のデュアルフィッシュアイカメラで撮影した2つの画像列を定量的に定量的に検証した。

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