論文の概要: Self-Supervised Geometry-Guided Initialization for Robust Monocular Visual Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00929v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 01:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 02:47:03.185217
• Title: Self-Supervised Geometry-Guided Initialization for Robust Monocular Visual Odometry
• Title（参考訳）: ロバストな単眼視眼振に対する自己監督型幾何誘導初期化法
• Authors: Takayuki Kanai, Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Kazuhiro Shintani,
• Abstract要約: 本稿では,屋外ベンチマークにおける主要な障害事例を分析し,学習ベースSLAMモデル(DROID-SLAM)の欠点を明らかにする。 本研究では, 凍結した大規模単分子深度推定を利用して, 密集束調整過程を初期化する自己教師付き事前計算手法を提案する。 その単純さにもかかわらず,提案手法は, DDADベンチマークと同様に, KITTIオドメトリーの大幅な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.79428015716139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Monocular visual odometry is a key technology in a wide variety of autonomous systems. Relative to traditional feature-based methods, that suffer from failures due to poor lighting, insufficient texture, large motions, etc., recent learning-based SLAM methods exploit iterative dense bundle adjustment to address such failure cases and achieve robust accurate localization in a wide variety of real environments, without depending on domain-specific training data. However, despite its potential, learning-based SLAM still struggles with scenarios involving large motion and object dynamics. In this paper, we diagnose key weaknesses in a popular learning-based SLAM model (DROID-SLAM) by analyzing major failure cases on outdoor benchmarks and exposing various shortcomings of its optimization process. We then propose the use of self-supervised priors leveraging a frozen large-scale pre-trained monocular depth estimation to initialize the dense bundle adjustment process, leading to robust visual odometry without the need to fine-tune the SLAM backbone. Despite its simplicity, our proposed method demonstrates significant improvements on KITTI odometry, as well as the challenging DDAD benchmark. Code and pre-trained models will be released upon publication.
• Abstract（参考訳）: モノクロ・ビジュアル・オドメトリーは、様々な自律システムにおいて重要な技術である。 従来の特徴に基づく手法とは対照的に、照明不足、テクスチャ不足、大きな動きなどによる故障に悩まされているため、近年の学習ベースSLAM法は、そのような障害に対処するために反復的な密集バンドル調整を利用して、ドメイン固有のトレーニングデータに依存することなく、様々な実環境における堅牢な正確なローカライゼーションを実現している。 しかし、その可能性にもかかわらず、学習ベースのSLAMは、大きな動きとオブジェクトのダイナミクスを含むシナリオに苦戦している。 本稿では、屋外ベンチマークにおける主要な障害事例を分析し、最適化プロセスの様々な欠点を明らかにすることで、一般的な学習ベースSLAMモデル(DROID-SLAM)の重大な弱点を診断する。 次に,凍結した大規模単眼深度推定を応用した自己監督型前駆体を用いて,密集束調整過程を初期化し,SLAMバックボーンを微調整することなく頑健な視覚計測を行う。 その単純さにもかかわらず,提案手法は, DDADベンチマークと同様に, KITTIオドメトリーの大幅な改善を示す。 コードと事前訓練されたモデルは、公開時にリリースされる。

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