Fugu-MT 論文翻訳(概要): Matching Query Image Against Selected NeRF Feature for Efficient and Scalable Localization

論文の概要: Matching Query Image Against Selected NeRF Feature for Efficient and Scalable Localization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11766v1
Date: Mon, 17 Jun 2024 17:29:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-18 13:33:44.805847
Title: Matching Query Image Against Selected NeRF Feature for Efficient and Scalable Localization
Title（参考訳）: 効率・スケーラブルな局所化のための選択したNeRF特徴に対するクエリ画像のマッチング
Authors: Huaiji Zhou, Bing Wang, Changhao Chen,
Abstract要約: 提案するMatLoc-NeRFは,選択したNeRF特徴を用いた新しいマッチングベースのローカライゼーションフレームワークである。クエリ画像にマッチする情報的NeRF特徴を識別する学習可能な特徴選択機構を使用することで、効率性に対処する。パブリックな大規模データセットの評価は、既存のNeRFベースのローカライゼーション手法と比較して、MatLoc-NeRFの方が効率と精度が優れていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0557193420601525
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural implicit representations such as NeRF have revolutionized 3D scene representation with photo-realistic quality. However, existing methods for visual localization within NeRF representations suffer from inefficiency and scalability issues, particularly in large-scale environments. This work proposes MatLoc-NeRF, a novel matching-based localization framework using selected NeRF features. It addresses efficiency by employing a learnable feature selection mechanism that identifies informative NeRF features for matching with query images. This eliminates the need for all NeRF features or additional descriptors, leading to faster and more accurate pose estimation. To tackle large-scale scenes, MatLoc-NeRF utilizes a pose-aware scene partitioning strategy. It ensures that only the most relevant NeRF sub-block generates key features for a specific pose. Additionally, scene segmentation and a place predictor provide fast coarse initial pose estimation. Evaluations on public large-scale datasets demonstrate that MatLoc-NeRF achieves superior efficiency and accuracy compared to existing NeRF-based localization methods.
Abstract（参考訳）: NeRFのようなニューラルな暗黙の表現は、3Dシーンの表現をフォトリアリスティックな質で革新させた。しかし、NeRF表現における視覚的ローカライズのための既存の手法は、特に大規模環境では、非効率性やスケーラビリティの問題に悩まされている。提案するMatLoc-NeRFは,選択したNeRF特徴を用いた新しいマッチングベースのローカライゼーションフレームワークである。クエリ画像にマッチする情報的NeRF特徴を識別する学習可能な特徴選択機構を使用することで、効率性に対処する。これにより、すべてのNeRF機能や追加のディスクリプタが不要になり、より高速で正確なポーズ推定が可能になる。大規模なシーンに対処するために、MatLoc-NeRFはポーズ対応シーン分割戦略を利用している。これにより、最も関連性の高いNeRFサブブロックのみが特定のポーズのキー機能を生成する。さらに、シーンセグメンテーションと場所予測器は、高速な粗い初期ポーズ推定を提供する。パブリックな大規模データセットの評価は、既存のNeRFベースのローカライゼーション手法と比較して、MatLoc-NeRFの方が効率と精度が優れていることを示している。

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