論文の概要: Fully Geometric Panoramic Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19904v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 01:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:54:17.826867
• Title: Fully Geometric Panoramic Localization
• Title（参考訳）: 完全幾何学的パノラマ像定位
• Authors: Junho Kim, Jiwon Jeong, Young Min Kim,
• Abstract要約: 本稿では,2次元3次元線の形状のみを利用する軽量かつ高精度な位置決め手法を提案する。 プレキャプチャされた3Dマップからパノラマ画像のローカライズを行う。 我々の完全に幾何学的なアプローチは、広範囲なパラメータチューニングやニューラルネットワークのトレーニングを伴わないため、現実の世界に容易に展開できる実用的なアルゴリズムです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.200889977514862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a lightweight and accurate localization method that only utilizes the geometry of 2D-3D lines. Given a pre-captured 3D map, our approach localizes a panorama image, taking advantage of the holistic 360 view. The system mitigates potential privacy breaches or domain discrepancies by avoiding trained or hand-crafted visual descriptors. However, as lines alone can be ambiguous, we express distinctive yet compact spatial contexts from relationships between lines, namely the dominant directions of parallel lines and the intersection between non-parallel lines. The resulting representations are efficient in processing time and memory compared to conventional visual descriptor-based methods. Given the groups of dominant line directions and their intersections, we accelerate the search process to test thousands of pose candidates in less than a millisecond without sacrificing accuracy. We empirically show that the proposed 2D-3D matching can localize panoramas for challenging scenes with similar structures, dramatic domain shifts or illumination changes. Our fully geometric approach does not involve extensive parameter tuning or neural network training, making it a practical algorithm that can be readily deployed in the real world. Project page including the code is available through this link: https://82magnolia.github.io/fgpl/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元3次元線の形状のみを利用する軽量かつ高精度な位置決め手法を提案する。 プレキャプチャされた3Dマップからパノラマ画像のローカライズを行う。 このシステムは、トレーニングされたまたは手作りの視覚ディスクリプタを避けることで、潜在的なプライバシー侵害やドメインの不一致を緩和する。 しかし、線のみを曖昧にすることができるため、平行線の優越方向と非平行線間の交点という直線間の関係から、特異でコンパクトな空間文脈を表現できる。 結果として得られる表現は、従来のビジュアルディスクリプタベースの方法と比較して、処理時間とメモリにおいて効率的である。 支配線方向とその交点の群を考慮し, 精度を犠牲にすることなく, 数千のポーズ候補を1ミリ秒未満で検証する。 提案した2D-3Dマッチングは、類似した構造、劇的なドメインシフト、照明変化を持つ挑戦シーンに対して、パノラマをローカライズできることを実証的に示す。 我々の完全に幾何学的なアプローチは、広範囲なパラメータチューニングやニューラルネットワークのトレーニングを伴わないため、現実の世界に容易に展開できる実用的なアルゴリズムです。 コードを含むプロジェクトページは、このリンクから入手できる。

関連論文リスト

• ALSTER: A Local Spatio-Temporal Expert for Online 3D Semantic Reconstruction [62.599588577671796]
  本稿では,RGB-Dフレームのストリームから3次元セマンティックマップを段階的に再構成するオンライン3次元セマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 オフラインの手法とは異なり、ロボット工学や混合現実のようなリアルタイムな制約のあるシナリオに直接適用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T20:30:18Z)
• LDL: Line Distance Functions for Panoramic Localization [22.46846444866008]
  線分を用いた3次元地図にパノラマをローカライズするアルゴリズム LDL を導入する。 提案手法は,パノラマ画像と3次元地図内のラインの全体分布を効果的に観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-27T02:57:07Z)
• Neural 3D Scene Reconstruction from Multiple 2D Images without 3D Supervision [41.20504333318276]
  平面制約下でのスパース深度を用いてシーンを3次元の監督なしに再構成する新しいニューラル再構成法を提案する。 シーンを表すために,符号付き距離関数場,色場,確率場を導入する。 我々は、これらのフィールドを最適化し、2D画像で識別可能な光線マーキングを監督することでシーンを再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T13:30:48Z)
• Neural Implicit Dense Semantic SLAM [83.04331351572277]
  本稿では,屋内シーンのメモリ効率,高密度な3次元形状,セマンティックセマンティックセグメンテーションをオンラインで学習する新しいRGBD vSLAMアルゴリズムを提案する。 私たちのパイプラインは、従来の3Dビジョンベースのトラッキングとループクローズとニューラルフィールドベースのマッピングを組み合わせたものです。 提案アルゴリズムはシーン認識を大幅に向上させ,様々なロボット制御問題を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T23:03:52Z)
• 3D Line Mapping Revisited [86.13455066577657]
  LIMAPは、3Dラインマッピングのためのライブラリで、多視点画像から3Dラインマップを堅牢かつ効率的に作成する。 私たちのコードは、既存のポイントベースのStructure-from-Motionメソッドとシームレスに統合されます。 私たちの堅牢な3Dラインマップは、新たな研究方向も開きます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T16:14:48Z)
• Flattening-Net: Deep Regular 2D Representation for 3D Point Cloud Analysis [66.49788145564004]
  我々は、任意の幾何学と位相の不規則な3次元点雲を表現するために、Flattning-Netと呼ばれる教師なしのディープニューラルネットワークを提案する。 我々の手法は、現在の最先端の競合相手に対して好意的に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T15:05:25Z)
• Neural 3D Scene Reconstruction with the Manhattan-world Assumption [58.90559966227361]
  本稿では,多視点画像から3次元屋内シーンを再構築する課題について述べる。 平面的制約は、最近の暗黙の神経表現に基づく再構成手法に便利に組み込むことができる。 提案手法は, 従来の手法よりも3次元再構成品質に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T17:59:55Z)
• Bidirectional Projection Network for Cross Dimension Scene Understanding [69.29443390126805]
  本稿では,2次元および3次元の連立推論のための縦方向投影網(BPNet)をエンドツーエンドに提示する。 emphBPM、補完的な2D、および3D情報は、複数のアーキテクチャレベルで相互に相互作用することができる。 我々のemphBPNetは2次元および3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのScanNetV2ベンチマークで最高性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T08:31:39Z)

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。