論文の概要: FAR: Flexible, Accurate and Robust 6DoF Relative Camera Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03221v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 18:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 13:45:00.138057
• Title: FAR: Flexible, Accurate and Robust 6DoF Relative Camera Pose Estimation
• Title（参考訳）: FAR: フレキシブルで高精度でロバストな6DoF相対カメラ
• Authors: Chris Rockwell, Nilesh Kulkarni, Linyi Jin, Jeong Joon Park, Justin Johnson, David F. Fouhey
• Abstract要約: 画像間の相対的なカメラのポーズを推定することは、コンピュータビジョンにおいて中心的な問題となっている。 私たちのアプローチは、正確かつ堅牢な結果をもたらします。 包括的解析は設計選択をサポートし,提案手法が様々な特徴抽出器や対応推定器に柔軟に適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.710296843150832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating relative camera poses between images has been a central problem in computer vision. Methods that find correspondences and solve for the fundamental matrix offer high precision in most cases. Conversely, methods predicting pose directly using neural networks are more robust to limited overlap and can infer absolute translation scale, but at the expense of reduced precision. We show how to combine the best of both methods; our approach yields results that are both precise and robust, while also accurately inferring translation scales. At the heart of our model lies a Transformer that (1) learns to balance between solved and learned pose estimations, and (2) provides a prior to guide a solver. A comprehensive analysis supports our design choices and demonstrates that our method adapts flexibly to various feature extractors and correspondence estimators, showing state-of-the-art performance in 6DoF pose estimation on Matterport3D, InteriorNet, StreetLearn, and Map-free Relocalization.
• Abstract（参考訳）: 画像間の相対的なカメラのポーズを推定することは、コンピュータビジョンの中心的な問題である。 対応を見つけ、基本行列を解く手法は、ほとんどの場合、高い精度をもたらす。 逆に、ニューラルネットワークを直接使用するポーズを予測する手法は、重複が制限されるほど堅牢であり、絶対的な翻訳スケールを推定できるが、精度の低下を犠牲にすることができる。 私たちのアプローチは、正確かつ堅牢な結果をもたらすと同時に、翻訳スケールを正確に推測します。 モデルの中心にあるトランスフォーマーは,(1)解くポーズ推定と学習したポーズ推定のバランスをとることを学び,(2)解法を導く前に提示する。 総合分析により,提案手法は様々な特徴抽出器や対応推定器に柔軟に対応し,matterport3d,insidenet,streetlearn,map-free relocalizationにおける6dofポーズ推定における最先端の性能を示す。

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