論文の概要: PetalView: Fine-grained Location and Orientation Extraction of Street-view Images via Cross-view Local Search with Supplementary Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13409v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 09:58:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 20:12:53.178937
- Title: PetalView: Fine-grained Location and Orientation Extraction of Street-view Images via Cross-view Local Search with Supplementary Materials
- Title（参考訳）: PetalView: 補助材料を用いたクロスビュー局所探索によるストリートビュー画像の微粒な位置と方位抽出
- Authors: Wenmiao Hu, Yichen Zhang, Yuxuan Liang, Xianjing Han, Yifang Yin, Hannes Kruppa, See-Kiong Ng, Roger Zimmermann,
- Abstract要約: マルチスケール検索が可能なPetalView抽出器を提案する。
PetalViewの抽出子は、2つの大きな異なるビューで同等のセマンティックな機能を提供します。
先行する角度が与えられると、この情報を利用するための学習可能な事前角度ミキサーを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.49931158618459
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Satellite-based street-view information extraction by cross-view matching refers to a task that extracts the location and orientation information of a given street-view image query by using one or multiple geo-referenced satellite images. Recent work has initiated a new research direction to find accurate information within a local area covered by one satellite image centered at a location prior (e.g., from GPS). It can be used as a standalone solution or complementary step following a large-scale search with multiple satellite candidates. However, these existing works require an accurate initial orientation (angle) prior (e.g., from IMU) and/or do not efficiently search through all possible poses. To allow efficient search and to give accurate prediction regardless of the existence or the accuracy of the angle prior, we present PetalView extractors with multi-scale search. The PetalView extractors give semantically meaningful features that are equivalent across two drastically different views, and the multi-scale search strategy efficiently inspects the satellite image from coarse to fine granularity to provide sub-meter and sub-degree precision extraction. Moreover, when an angle prior is given, we propose a learnable prior angle mixer to utilize this information. Our method obtains the best performance on the VIGOR dataset and successfully improves the performance on KITTI dataset test 1 set with the recall within 1 meter (r@1m) for location estimation to 68.88% and recall within 1 degree (r@1d) 21.10% when no angle prior is available, and with angle prior achieves stable estimations at r@1m and r@1d above 70% and 21%, up to a 40-degree noise level.
- Abstract（参考訳）: クロスビューマッチングによる衛星によるストリートビュー情報抽出は、1つまたは複数のジオレファレンス画像を用いて、所定のストリートビュー画像クエリの位置と方向情報を抽出するタスクを指す。
最近の研究は、位置情報(GPSなど)を中心にした1つの衛星画像によってカバーされた局所領域内で正確な情報を見つけるための新しい研究方向を開始した。
これは、複数の衛星候補による大規模な探索の後、スタンドアロンのソリューションまたは補完的なステップとして使用することができる。
しかし、これらの既存の作品には正確な初期向き(例えば、IMUからの角度)の事前が必要であり、また/または全ての可能なポーズを効率的に探索する必要はない。
効率的な探索を可能にするとともに,先行する角度の有無にかかわらず正確な予測を行うため,マルチスケール探索を行うPetalView抽出器を提案する。
PetalView抽出器は、2つの大きな異なるビューで同等のセマンティックな特徴を与え、マルチスケール検索戦略は、衛星画像を粗い粒度から細かい粒度まで効率的に検査し、サブメーターとサブ学位の精度の抽出を提供する。
さらに、先行する角度が与えられると、この情報を利用するための学習可能な事前アングルミキサーを提案する。
提案手法は,VIGORデータセット上で最高の性能を示し,位置推定に68.88%以内のリコールと1度(r@1d)21.10%以内のリコールで設定したKITTIデータセットテスト1の性能向上を実現した。
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