論文の概要: PoseINN: Realtime Visual-based Pose Regression and Localization with Invertible Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13288v3
• Date: Tue, 7 May 2024 14:56:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 18:53:50.496551
• Title: PoseINN: Realtime Visual-based Pose Regression and Localization with Invertible Neural Networks
• Title（参考訳）: PoseINN: Invertible Neural Networksを用いたリアルタイム視覚ベースのPose回帰とローカライゼーション
• Authors: Zirui Zang, Ahmad Amine, Rahul Mangharam,
• Abstract要約: カメラからエゴ位置を推定することは、モバイルロボティクスから拡張現実に至るまで、ロボット工学における重要な問題である。 本稿では,画像の潜在空間とシーンのポーズの間のマッピングを見つけるために,非可逆ニューラルネットワーク(INN)を用いてこの問題を解決することを提案する。 我々のモデルは、訓練が速く、低解像度合成データのオフラインレンダリングしか必要とせず、SOTAと同じような性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031375888004876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Estimating ego-pose from cameras is an important problem in robotics with applications ranging from mobile robotics to augmented reality. While SOTA models are becoming increasingly accurate, they can still be unwieldy due to high computational costs. In this paper, we propose to solve the problem by using invertible neural networks (INN) to find the mapping between the latent space of images and poses for a given scene. Our model achieves similar performance to the SOTA while being faster to train and only requiring offline rendering of low-resolution synthetic data. By using normalizing flows, the proposed method also provides uncertainty estimation for the output. We also demonstrated the efficiency of this method by deploying the model on a mobile robot.
• Abstract（参考訳）: カメラからエゴ位置を推定することは、モバイルロボティクスから拡張現実に至るまで、ロボット工学における重要な問題である。 SOTAモデルはますます正確化が進んでいるが、計算コストが高いため、いまだに扱いにくい。 本稿では,インバータブルニューラルネットワーク(INN)を用いて画像の潜在空間とシーンのポーズのマッピングを求める。 我々のモデルは、訓練が速く、低解像度合成データのオフラインレンダリングしか必要とせず、SOTAと同じような性能を実現している。 正規化フローを用いることで,提案手法は出力に対する不確実性を推定する。 また,移動ロボットにモデルを配置することで,本手法の有効性を実証した。

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