論文の概要: Representing 3D sparse map points and lines for camera relocalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18011v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 03:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 16:36:30.234339
• Title: Representing 3D sparse map points and lines for camera relocalization
• Title（参考訳）: カメラ再局在化のための3次元スパースマップポイントと線表現
• Authors: Bach-Thuan Bui, Huy-Hoang Bui, Dinh-Tuan Tran, and Joo-Ho Lee
• Abstract要約: 軽量ニューラルネットワークが3Dポイントとラインの両方の特徴を表現するためにどのように学習できるかを示す。 テストにおいて,本手法は,最先端の学習手法に対する最も顕著な向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2974519529978974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in visual localization and mapping have demonstrated considerable success in integrating point and line features. However, expanding the localization framework to include additional mapping components frequently results in increased demand for memory and computational resources dedicated to matching tasks. In this study, we show how a lightweight neural network can learn to represent both 3D point and line features, and exhibit leading pose accuracy by harnessing the power of multiple learned mappings. Specifically, we utilize a single transformer block to encode line features, effectively transforming them into distinctive point-like descriptors. Subsequently, we treat these point and line descriptor sets as distinct yet interconnected feature sets. Through the integration of self- and cross-attention within several graph layers, our method effectively refines each feature before regressing 3D maps using two simple MLPs. In comprehensive experiments, our indoor localization findings surpass those of Hloc and Limap across both point-based and line-assisted configurations. Moreover, in outdoor scenarios, our method secures a significant lead, marking the most considerable enhancement over state-of-the-art learning-based methodologies. The source code and demo videos of this work are publicly available at: https://thpjp.github.io/pl2map/
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚的ローカライゼーションとマッピングの進歩は、点と線の特徴の統合において大きな成功を収めている。 しかし、ローカライゼーションフレームワークを拡張して追加のマッピングコンポーネントを含めると、しばしばタスクのマッチングに特化したメモリと計算リソースの需要が増加する。 本研究では,軽量ニューラルネットワークを用いて3次元点と線の特徴を表現し,複数の学習マップのパワーを活用し,先導的なポーズ精度を示す方法を示す。 具体的には,1つの変圧器ブロックを用いて線特徴を符号化し,それらを特異点のような記述子に変換する。 その後、これらの点と行記述子集合を別々に相互接続された特徴集合として扱う。 複数のグラフ層における自己およびクロスアテンションの統合により,2つの単純なmlpを用いて3dマップをレグレッションする前に,各機能を効果的に洗練する。 総合的な実験では, 室内の局所化は, Hloc と Limap を, 点ベース, ラインアシストの両構成で上回った。 さらに,屋外シナリオにおいて,本手法は最先端の学習手法に対する最も顕著な強化を図り,重要なリードを確保できる。 この作業のソースコードとデモビデオは、https://thpjp.github.io/pl2map/で公開されている。

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