Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Image-based Pose Regressor Models for Underwater Environments

論文の概要: Improved Image-based Pose Regressor Models for Underwater Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08360v1
Date: Wed, 13 Mar 2024 09:20:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 15:16:19.747654
Title: Improved Image-based Pose Regressor Models for Underwater Environments
Title（参考訳）: 水中環境に対する画像ベースポッド回帰モデルの改良
Authors: Luyuan Peng, Hari Vishnu, Mandar Chitre, Yuen Min Too, Bharath Kalyan and Rajat Mishra
Abstract要約: 単一のRGB画像から6自由度ポーズを高精度に再現する。ステレオカメラ画像を用いたデータ拡張によるモデル精度の向上について検討する。実験により, 模擬水と清浄水の両方で精度の高いモデルが得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We investigate the performance of image-based pose regressor models in underwater environments for relocalization. Leveraging PoseNet and PoseLSTM, we regress a 6-degree-of-freedom pose from single RGB images with high accuracy. Additionally, we explore data augmentation with stereo camera images to improve model accuracy. Experimental results demonstrate that the models achieve high accuracy in both simulated and clear waters, promising effective real-world underwater navigation and inspection applications.
Abstract（参考訳）: 本研究では,水中環境における画像に基づくポーズ回帰モデルの性能について検討した。 PoseNetとPoseLSTMを活用することで、単一のRGBイメージから6自由度ポーズを高精度で取り除きます。さらに,ステレオカメラ画像によるデータ拡張について検討し,モデル精度の向上を図る。実験結果から, 模擬海域と清浄海域の双方で精度が向上し, 実環境における航法および検査の有効な応用が期待できることがわかった。

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