論文の概要: Self-supervised Learning of Neural Implicit Feature Fields for Camera Pose Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08463v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 17:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 15:37:29.029892
• Title: Self-supervised Learning of Neural Implicit Feature Fields for Camera Pose Refinement
• Title（参考訳）: カメラ・ポーズ・リファインメントのための自己教師付き学習によるニューラルインシシシト特徴場の学習
• Authors: Maxime Pietrantoni, Gabriela Csurka, Martin Humenberger, Torsten Sattler,
• Abstract要約: 本稿では,3次元の高密度特徴場と2次元の特徴抽出器を併用してシーン表現を共同学習することを提案する。 暗黙の場に符号化された中間的幾何情報を活用するために、ボリュームレンダリングを通してシーンの基盤となる幾何学を学習し、特徴体を設計する。 次に、画像ベースの機能とレンダリングされたボリューム機能を調整することで、視覚的なローカライゼーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.335953514942474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual localization techniques rely upon some underlying scene representation to localize against. These representations can be explicit such as 3D SFM map or implicit, such as a neural network that learns to encode the scene. The former requires sparse feature extractors and matchers to build the scene representation. The latter might lack geometric grounding not capturing the 3D structure of the scene well enough. This paper proposes to jointly learn the scene representation along with a 3D dense feature field and a 2D feature extractor whose outputs are embedded in the same metric space. Through a contrastive framework we align this volumetric field with the image-based extractor and regularize the latter with a ranking loss from learned surface information. We learn the underlying geometry of the scene with an implicit field through volumetric rendering and design our feature field to leverage intermediate geometric information encoded in the implicit field. The resulting features are discriminative and robust to viewpoint change while maintaining rich encoded information. Visual localization is then achieved by aligning the image-based features and the rendered volumetric features. We show the effectiveness of our approach on real-world scenes, demonstrating that our approach outperforms prior and concurrent work on leveraging implicit scene representations for localization.
• Abstract（参考訳）: 視覚的なローカライゼーション技術は、ローカライズに対抗するために、いくつかの根底にあるシーン表現に依存している。 これらの表現は、3D SFMマップや暗黙的に表現することができる。 前者はシーン表現を構築するためにスパースな特徴抽出器とマーカを必要とする。 後者は、シーンの3D構造を十分に捉えていない幾何学的な接地を欠いているかもしれない。 本稿では,同じ距離空間に出力が埋め込まれた3次元高密度特徴場と2次元特徴抽出器とを併用してシーン表現を共同学習することを提案する。 対照的なフレームワークを通じて、この体積場を画像ベース抽出器と整列させ、学習した表面情報からのランキング損失と正則化する。 暗黙の場に符号化された中間的幾何情報を活用するために、ボリュームレンダリングを通してシーンの基盤となる幾何学を学習し、特徴体を設計する。 結果として得られる特徴は、リッチなエンコードされた情報を維持しながら、視点の変化に対して差別的で堅牢である。 次に、画像ベースの機能とレンダリングされたボリューム機能を調整することで、視覚的なローカライゼーションを実現する。 実世界のシーンにおけるアプローチの有効性を示すとともに,暗黙のシーン表現をローカライズに活用する上で,我々のアプローチが先行的かつ同時的な作業よりも優れていることを示す。

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