論文の概要: Cameras as Rays: Pose Estimation via Ray Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14817v3
• Date: Thu, 4 Apr 2024 16:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:23:57.126364
• Title: Cameras as Rays: Pose Estimation via Ray Diffusion
• Title（参考訳）: 線としてのカメラ: 線拡散による空間推定
• Authors: Jason Y. Zhang, Amy Lin, Moneish Kumar, Tzu-Hsuan Yang, Deva Ramanan, Shubham Tulsiani,
• Abstract要約: カメラのポーズを推定することは3D再構成の基本的な課題であり、まばらにサンプリングされたビューを考えると依然として困難である。 本稿では,カメラを光束として扱うカメラポーズの分散表現を提案する。 提案手法は回帰法と拡散法の両方で,CO3Dのカメラポーズ推定における最先端性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.098613859015856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating camera poses is a fundamental task for 3D reconstruction and remains challenging given sparsely sampled views (<10). In contrast to existing approaches that pursue top-down prediction of global parametrizations of camera extrinsics, we propose a distributed representation of camera pose that treats a camera as a bundle of rays. This representation allows for a tight coupling with spatial image features improving pose precision. We observe that this representation is naturally suited for set-level transformers and develop a regression-based approach that maps image patches to corresponding rays. To capture the inherent uncertainties in sparse-view pose inference, we adapt this approach to learn a denoising diffusion model which allows us to sample plausible modes while improving performance. Our proposed methods, both regression- and diffusion-based, demonstrate state-of-the-art performance on camera pose estimation on CO3D while generalizing to unseen object categories and in-the-wild captures.
• Abstract（参考訳）: カメラポーズの推定は3次元再構成の基本的な課題であり, まばらなサンプル画像(10。 カメラ外部のグローバルなパラメトリゼーションをトップダウンで予測する既存のアプローチとは対照的に,カメラを光束として扱うカメラポーズの分散表現を提案する。 この表現は、ポーズ精度を向上させる空間像特徴との密結合を可能にする。 この表現は、設定レベル変換器に自然に適しており、画像パッチを対応する光線にマッピングする回帰ベースのアプローチを開発する。 スパース・ビュー・ポーズ推論における不確かさを捉えるため,本手法を適応し,可視モードのサンプリングを可能とし,性能の向上を図る。 提案手法は回帰法と拡散法の両方で,CO3Dのカメラポーズ推定における最先端性能を実証し,未確認対象のカテゴリや被写体キャプチャに一般化した。

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