論文の概要: EffLoc: Lightweight Vision Transformer for Efficient 6-DOF Camera Relocalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13537v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 05:26:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:57:42.943331
• Title: EffLoc: Lightweight Vision Transformer for Efficient 6-DOF Camera Relocalization
• Title（参考訳）: effloc: 6自由度カメラ再ローカライズのための軽量視覚トランスフォーマー
• Authors: Zhendong Xiao, Changhao Chen, Shan Yang, Wu Wei
• Abstract要約: EffLocは,シングルイメージカメラ再ローカライズのための新しい視覚変換器である。 EffLocは効率と正確性に優れ、AtLocやMapNetといった先行手法よりも優れています。 大規模な屋外自動車運転のシナリオで成長し、シンプルさを確保し、エンドツーエンドのトレーニング性を確保し、手作りの損失関数をなくす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.980447668368274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera relocalization is pivotal in computer vision, with applications in AR, drones, robotics, and autonomous driving. It estimates 3D camera position and orientation (6-DoF) from images. Unlike traditional methods like SLAM, recent strides use deep learning for direct end-to-end pose estimation. We propose EffLoc, a novel efficient Vision Transformer for single-image camera relocalization. EffLoc's hierarchical layout, memory-bound self-attention, and feed-forward layers boost memory efficiency and inter-channel communication. Our introduced sequential group attention (SGA) module enhances computational efficiency by diversifying input features, reducing redundancy, and expanding model capacity. EffLoc excels in efficiency and accuracy, outperforming prior methods, such as AtLoc and MapNet. It thrives on large-scale outdoor car-driving scenario, ensuring simplicity, end-to-end trainability, and eliminating handcrafted loss functions.
• Abstract（参考訳）: カメラのリローカライゼーションは、AR、ドローン、ロボティクス、自動運転など、コンピュータビジョンにおいて重要な役割を担っている。 画像から3Dカメラの位置と方向(6-DoF)を推定する。 SLAMのような従来の方法とは異なり、最近の進歩はエンドツーエンドのポーズ推定にディープラーニングを使用している。 EffLocは,シングルイメージカメラ再ローカライズのための新しい視覚変換器である。 efflocの階層レイアウト、メモリバウンドセルフアテンション、フィードフォワード層は、メモリ効率とチャネル間通信を促進する。 提案する逐次グループアテンション(SGA)モジュールは,入力特徴を多様化し,冗長性を低減し,モデル容量を拡大することにより,計算効率を向上させる。 EffLocは効率と正確性に優れ、AtLocやMapNetといった先行手法よりも優れています。 大規模な屋外自動車運転のシナリオで成長し、シンプルさを確保し、エンドツーエンドのトレーニング性を確保し、手作りの損失機能を排除する。

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