論文の概要: PRAGO: Differentiable Multi-View Pose Optimization From Objectness Detections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08586v2
- Date: Fri, 15 Mar 2024 17:23:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 11:35:28.437179
- Title: PRAGO: Differentiable Multi-View Pose Optimization From Objectness Detections
- Title（参考訳）: PRAGO:オブジェクト検出による多視点ポーズ最適化
- Authors: Matteo Taiana, Matteo Toso, Stuart James, Alessio Del Bue,
- Abstract要約: 画像の集合からカメラのポーズを微分可能な推定を行うために,Pose-refined Rotation Averaging Graph Optimization (PRAGO)法を提案する。
本手法は, 回転ポーズを再構成し, 絶対ポーズを, 幾何的タスク列の最適化の恩恵を受けながら, 微分可能な方法で再構成する。
その結果,PRAGOは7シーンから抽出した未分化のシーンにおいて,類似の翻訳推定を行いながら,相対的に21%の回転率向上を実現できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.211193336526346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Robustly estimating camera poses from a set of images is a fundamental task which remains challenging for differentiable methods, especially in the case of small and sparse camera pose graphs. To overcome this challenge, we propose Pose-refined Rotation Averaging Graph Optimization (PRAGO). From a set of objectness detections on unordered images, our method reconstructs the rotational pose, and in turn, the absolute pose, in a differentiable manner benefiting from the optimization of a sequence of geometrical tasks. We show how our objectness pose-refinement module in PRAGO is able to refine the inherent ambiguities in pairwise relative pose estimation without removing edges and avoiding making early decisions on the viability of graph edges. PRAGO then refines the absolute rotations through iterative graph construction, reweighting the graph edges to compute the final rotational pose, which can be converted into absolute poses using translation averaging. We show that PRAGO is able to outperform non-differentiable solvers on small and sparse scenes extracted from 7-Scenes achieving a relative improvement of 21% for rotations while achieving similar translation estimates.
- Abstract（参考訳）: 画像の集合からカメラのポーズをロバストに推定することは、微分可能な方法、特に小さくスパースなカメラのポーズグラフの場合において、依然として困難である基本課題である。
この課題を克服するため、我々はPose-refined Rotation Averaging Graph Optimization (PRAGO)を提案する。
非順序画像上の対象性検出の集合から回転ポーズを再構成し、従って、絶対ポーズは幾何的タスクの列の最適化の恩恵を受け、微分可能な方法で再構成する。
PRAGOにおける我々の目的性ポーズ・リファインメント・モジュールは、エッジを除去することなく、グラフエッジの生存性に関する早期決定を避けることなく、ペアワイズな相対的なポーズ推定において、固有の曖昧さを洗練できることを示す。
その後、PRAGOは反復グラフ構築を通じて絶対回転を洗練し、グラフエッジを再重み付けして最終的な回転ポーズを計算する。
その結果,PRAGOは7シーンから抽出した未分化のシーンにおいて,類似の翻訳推定を行いながら,相対的に21%の回転率向上を実現できることがわかった。
関連論文リスト
- VICAN: Very Efficient Calibration Algorithm for Large Camera Networks [49.17165360280794]
ポースグラフ最適化手法を拡張する新しい手法を提案する。
我々は、カメラを含む二部グラフ、オブジェクトの動的進化、各ステップにおけるカメラオブジェクト間の相対変換について考察する。
我々のフレームワークは従来のPGOソルバとの互換性を維持しているが、その有効性はカスタマイズされた最適化方式の恩恵を受けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:47:03Z) - DVMNet: Computing Relative Pose for Unseen Objects Beyond Hypotheses [59.51874686414509]
現在のアプローチは、多数の離散的なポーズ仮説を持つ連続的なポーズ表現を近似している。
本稿では,DVMNet(Deep Voxel Matching Network)を提案する。
提案手法は,最先端の手法に比べて計算コストの低い新しいオブジェクトに対して,より正確なポーズ推定を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T15:41:32Z) - FAR: Flexible, Accurate and Robust 6DoF Relative Camera Pose Estimation [30.710296843150832]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T18:59:51Z) - iComMa: Inverting 3D Gaussian Splatting for Camera Pose Estimation via Comparing and Matching [14.737266480464156]
コンピュータビジョンにおける6次元カメラのポーズ推定問題に対処するため,iComMaという手法を提案する。
3次元ガウススプラッティング(3DGS)の反転による高精度カメラポーズ推定法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T15:31:33Z) - RelPose++: Recovering 6D Poses from Sparse-view Observations [66.6922660401558]
スパースビュー画像集合(2-8画像)から6次元カメラポーズを推定する作業に対処する。
我々は,画像対上の相対回転よりも分布を推定するネットワークを学習するRelPoseフレームワークを構築した。
最終システムは,先行技術よりも6次元ポーズ予測を大幅に改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-08T17:59:58Z) - PoseMatcher: One-shot 6D Object Pose Estimation by Deep Feature Matching [51.142988196855484]
本稿では,PoseMatcherを提案する。
3ビューシステムに基づくオブジェクトと画像のマッチングのための新しいトレーニングパイプラインを作成します。
PoseMatcherは、画像とポイントクラウドの異なる入力モダリティに対応できるように、IO-Layerを導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-03T21:14:59Z) - E-Graph: Minimal Solution for Rigid Rotation with Extensibility Graphs [61.552125054227595]
重なり合う領域を持たない2つの画像間の相対的な回転推定を解くために,新しい最小解を提案する。
E-Graphに基づいて、回転推定問題はより単純でエレガントになる。
回転推定戦略を6-DoFカメラのポーズと高密度3Dメッシュモデルを得る完全カメラ追跡マッピングシステムに組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T16:11:48Z) - PoserNet: Refining Relative Camera Poses Exploiting Object Detections [14.611595909419297]
我々は、明示的な意味的オブジェクト検出よりも、ポーズ推定問題を導くために、オブジェクトネス領域を使用する。
本稿では,ペアワイド相対カメラのポーズを近似的に改善する軽量グラフネットワーク Pose Refiner Network (PoserNet) を提案する。
グラフのサイズによって異なる7-Scenesデータセットを評価し、このプロセスが最適化に基づくMotion Averagingアルゴリズムにどのように役立つかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-19T17:58:33Z) - RNNPose: Recurrent 6-DoF Object Pose Refinement with Robust
Correspondence Field Estimation and Pose Optimization [46.144194562841435]
本稿では、オブジェクトポーズ改善のためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくフレームワークを提案する。
この問題は、推定対応フィールドに基づいて非線形最小二乗問題として定式化される。
各イテレーションにおいて、対応フィールド推定とポーズ精錬を代替して行い、正確なオブジェクトポーズを復元する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T06:24:55Z) - Solving Viewing Graph Optimization for Simultaneous Position and
Rotation Registration [6.789370732159177]
ビューインググラフの解決は、Structure-from-Motion手順における重要なステップである。
本稿では,これらの問題を克服する反復手法を提案する。
また,回転と位置を同時に求める手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-29T16:52:18Z) - I Like to Move It: 6D Pose Estimation as an Action Decision Process [53.63776807432945]
オブジェクトのポーズ推定は、ロボットビジョンとARの不可欠な部分である。
以前の6Dポーズ検索パイプラインは、問題を回帰タスクとして扱うか、または、ポーズ空間を識別して分類する。
我々はこのパラダイムを変更し、初期ポーズを段階的に離散的に更新するアクション決定プロセスとして問題を再構築する。
ニューラルネットワークが推定すると、単一のRGBイメージから反復的に移動し、許容できる最終ポーズを決定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-26T20:05:42Z)
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。