論文の概要: HR-APR: APR-agnostic Framework with Uncertainty Estimation and Hierarchical Refinement for Camera Relocalisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14371v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 08:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:51:58.339139
• Title: HR-APR: APR-agnostic Framework with Uncertainty Estimation and Hierarchical Refinement for Camera Relocalisation
• Title（参考訳）: HR-APR: カメラ再局在のための不確実性推定と階層的リファインメントを備えたAPR非依存フレームワーク
• Authors: Changkun Liu, Shuai Chen, Yukun Zhao, Huajian Huang, Victor Prisacariu, Tristan Braud
• Abstract要約: APR(Absolute Pose Regressors)は、モノクロ画像から直接カメラのポーズを推定するが、その精度は異なるクエリに対して不安定である。 不確かさを意識したAPRは、推定されたポーズに関する不確実な情報を提供し、これらの信頼できない予測の影響を軽減する。 本研究では,クエリとデータベースの特徴間のコサイン類似度推定として不確実性推定を定式化する新しいAPR非依存フレームワークHR-APRを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.06895639222075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Absolute Pose Regressors (APRs) directly estimate camera poses from monocular images, but their accuracy is unstable for different queries. Uncertainty-aware APRs provide uncertainty information on the estimated pose, alleviating the impact of these unreliable predictions. However, existing uncertainty modelling techniques are often coupled with a specific APR architecture, resulting in suboptimal performance compared to state-of-the-art (SOTA) APR methods. This work introduces a novel APR-agnostic framework, HR-APR, that formulates uncertainty estimation as cosine similarity estimation between the query and database features. It does not rely on or affect APR network architecture, which is flexible and computationally efficient. In addition, we take advantage of the uncertainty for pose refinement to enhance the performance of APR. The extensive experiments demonstrate the effectiveness of our framework, reducing 27.4\% and 15.2\% of computational overhead on the 7Scenes and Cambridge Landmarks datasets while maintaining the SOTA accuracy in single-image APRs.
• Abstract（参考訳）: absolute pose regressor (aprs) は単眼画像からカメラのポーズを直接推定するが、その精度は異なるクエリに対して不安定である。 不確かさを意識したAPRは、推定されたポーズに関する不確実な情報を提供し、これらの信頼できない予測の影響を軽減する。 しかし、既存の不確実性モデリング技術は特定のAPRアーキテクチャと結合されることがしばしばあり、その結果、最先端(SOTA)のAPR手法と比較して、準最適性能が得られる。 本研究では,クエリとデータベースの特徴間のコサイン類似度推定として不確実性推定を定式化する新しいAPR非依存フレームワークHR-APRを紹介する。 柔軟性と計算効率のよいAPRネットワークアーキテクチャに依存したり影響しない。 さらに、ポーズ改善の不確実性を利用して、APRの性能を向上させる。 7scenesとcambridge landmarksデータセットにおける計算オーバーヘッドの27.4\%と15.2\%を削減し,soma精度を維持しつつ,このフレームワークの有効性を実証した。

関連論文リスト

• Causal Perception Inspired Representation Learning for Trustworthy Image Quality Assessment [2.290956583394892]
  我々は、因果知覚にインスパイアされた表現学習(CPRL)を通して信頼できるIQAモデルを構築することを提案する。 CPRLは主観的品質ラベルの因果関係として機能し、それは知覚できない逆境の摂動に不変である。 4つのベンチマークデータベース上での実験により,提案手法は,最先端の敵防衛法よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T13:55:30Z)
• Uncertainty-boosted Robust Video Activity Anticipation [72.14155465769201]
  ビデオアクティビティの予測は、ロボットビジョンから自動運転まで幅広い応用可能性を受け入れることで、将来何が起こるかを予測することを目的としている。 近年の進展にもかかわらず、コンテンツ進化過程やイベントラベルの動的相関として反映されたデータ不確実性問題は、何らかの形で無視されている。 本研究では,予測結果の信頼性を示す不確実な値を生成する,不確実性を考慮した頑健なビデオアクティビティ予測フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T12:31:38Z)
• On the Estimation of Image-matching Uncertainty in Visual Place Recognition [7.769607568805291]
  ビジュアルプレース認識(VPR)では、画像と参照画像のマップと既知の参照ポーズとを比較して、クエリ画像のポーズを推定する。 この研究は、画像マッチングの不確実性を推定するための主要なアプローチを初めて比較した。 簡単なベースライン法であるSUE'を定式化し、他の方法と異なり、地図上の参照画像の自由なポーズを考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T03:24:48Z)
• Enabling Uncertainty Estimation in Iterative Neural Networks [49.56171792062104]
  本研究では,アンサンブルのような手法よりもはるかに低い計算コストで最先端の見積もりを提供する不確実性推定手法を開発する。 航空画像における道路検出と2次元および3次元形状の空力特性の推定という2つの応用領域に組み込むことで,その実用的価値を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T13:06:31Z)
• Heteroscedastic Uncertainty Estimation Framework for Unsupervised Registration [32.081258147692395]
  本稿では,異種画像の不確実性推定のためのフレームワークを提案する。 教師なし登録時の不確実性の高い領域の影響を適応的に低減することができる。 提案手法は, ベースラインを常に上回り, 有意な不確実性推定を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T01:03:06Z)
• KS-APR: Keyframe Selection for Robust Absolute Pose Regression [2.541264438930729]
  Markerless Mobile Augmented Reality (AR)は、特定の2Dや3Dオブジェクトを使わずに、物理的な世界でデジタルコンテンツを固定することを目的としている。 エンドツーエンドの機械学習ソリューションは、単一の単眼画像からデバイスのポーズを推測する。 APR法は、トレーニングセットから遠すぎる入力画像に対して重大な不正確性をもたらす傾向がある。 本稿では,推定ポーズの信頼性を最小限のオーバーヘッドで評価するパイプラインKS-APRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T09:32:20Z)
• Consensus-Adaptive RANSAC [104.87576373187426]
  本稿では,パラメータ空間の探索を学習する新しいRANSACフレームワークを提案する。 注意機構は、ポイント・ツー・モデル残差のバッチで動作し、軽量のワンステップ・トランスフォーマーで見いだされたコンセンサスを考慮するために、ポイント・ツー・モデル推定状態を更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T08:25:46Z)
• Understanding the Effects of Adversarial Personalized Ranking Optimization Method on Recommendation Quality [6.197934754799158]
  ベイズパーソナライズランキング(BPR)とAPR最適化フレームワークの学習特性をモデル化する。 APRがBPRよりも人気バイアスを増大させるのは、ショートヘッドアイテムからの肯定的な更新が不均衡に多いためである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T10:22:20Z)
• Uncertainty-Aware Camera Pose Estimation from Points and Lines [101.03675842534415]
  Perspective-n-Point-and-Line (Pn$PL) は、2D-3D特徴座標の3Dモデルに関して、高速で正確で堅牢なカメラローカライゼーションを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T15:19:36Z)
• FasterPose: A Faster Simple Baseline for Human Pose Estimation [65.8413964785972]
  本稿では,高速ポーズ推定のためのLR表現を用いた費用対効果ネットワークの設計パラダイムであるFasterPoseを提案する。 我々は,FasterPoseのトレーニング挙動について検討し,収束を加速する新しい回帰クロスエントロピー(RCE)損失関数を定式化する。 従来のポーズ推定ネットワークと比較すると,FLOPの58%が減少し,精度が1.3%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T13:39:08Z)
• Uncertainty-Aware Few-Shot Image Classification [118.72423376789062]
  ラベル付き限られたデータから新しいカテゴリを認識できる画像分類はほとんどない。 画像分類のための不確実性を考慮したFew-Shotフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T12:26:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。