論文の概要: Learning to Produce Semi-dense Correspondences for Visual Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08359v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 10:40:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 15:39:05.174724
• Title: Learning to Produce Semi-dense Correspondences for Visual Localization
• Title（参考訳）: 視覚的ローカライゼーションのためのセミディエンス対応の学習
• Authors: Khang Truong Giang, Soohwan Song, and Sungho Jo
• Abstract要約: 本研究は,夜間シナリオ,悪天候,季節変化などの要求条件下で視覚的局所化を行うことの課題に対処する。 本稿では,高密度なキーポイントマッチングに基づいて,信頼性の高い半高密度2D-3Dマッチングポイントを抽出する手法を提案する。 ネットワークは幾何学的および視覚的な手がかりを用いて、観測されたキーポイントから観測されていないキーポイントの3D座標を効果的に推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.415451542216559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study addresses the challenge of performing visual localization in demanding conditions such as night-time scenarios, adverse weather, and seasonal changes. While many prior studies have focused on improving image-matching performance to facilitate reliable dense keypoint matching between images, existing methods often heavily rely on predefined feature points on a reconstructed 3D model. Consequently, they tend to overlook unobserved keypoints during the matching process. Therefore, dense keypoint matches are not fully exploited, leading to a notable reduction in accuracy, particularly in noisy scenes. To tackle this issue, we propose a novel localization method that extracts reliable semi-dense 2D-3D matching points based on dense keypoint matches. This approach involves regressing semi-dense 2D keypoints into 3D scene coordinates using a point inference network. The network utilizes both geometric and visual cues to effectively infer 3D coordinates for unobserved keypoints from the observed ones. The abundance of matching information significantly enhances the accuracy of camera pose estimation, even in scenarios involving noisy or sparse 3D models. Comprehensive evaluations demonstrate that the proposed method outperforms other methods in challenging scenes and achieves competitive results in large-scale visual localization benchmarks. The code will be available.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,夜間シナリオ,悪天候,季節変化などの要求条件下で視覚的局所化を行うことの課題に対処する。 多くの先行研究は画像間の信頼性の高いキーポイントマッチングを容易にするために画像マッチング性能の改善に重点を置いているが、既存の手法は再構成された3Dモデルにおける事前定義された特徴点に大きく依存することが多い。 したがって、マッチングプロセス中に観測されていないキーポイントを見落としがちである。 そのため、密度の高いキーポイントマッチは十分に活用されておらず、特にノイズの多いシーンでは精度が著しく低下する。 そこで本研究では,高密度なキーポイントマッチングに基づいて,信頼性の高い半高密度2D-3Dマッチングポイントを抽出する手法を提案する。 このアプローチでは、点推論ネットワークを用いて、セミセンス2Dキーポイントを3次元シーン座標に回帰する。 ネットワークは幾何学的および視覚的な手がかりを用いて、観測されたキーポイントから観測されていないキーポイントの3D座標を効果的に推測する。 マッチング情報の豊富さは、ノイズやスパース3Dモデルを含むシナリオにおいても、カメラポーズ推定の精度を大幅に向上させる。 包括的評価により,提案手法は難易度において他の手法よりも優れており,大規模な視覚的ローカライゼーションベンチマークにおいて競合する結果が得られた。 コードは利用可能だ。

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