論文の概要: Attenuation-Aware Weighted Optical Flow with Medium Transmission Map for Learning-based Visual Odometry in Underwater terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13159v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 05:00:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-19 16:51:58.135764
• Title: Attenuation-Aware Weighted Optical Flow with Medium Transmission Map for Learning-based Visual Odometry in Underwater terrain
• Title（参考訳）: 水中地形における学習型ビジュアルオドメトリーのための中間透過マップを用いた減衰を考慮した重み付き光学流
• Authors: Bach Nguyen Gia, Chanh Minh Tran, Kamioka Eiji, Tan Phan Xuan,
• Abstract要約: 本稿では,水中環境における学習型単眼視計測(VO)の課題に対処する。 自律型水中車両(AUV)におけるVOシステムの精度を高める新しいwflow-TartanVOの導入 実世界の異なる水中データセットの評価は,ベースラインVO法におけるwflow-TartanVOの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03749861135832072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the challenge of improving learning-based monocular visual odometry (VO) in underwater environments by integrating principles of underwater optical imaging to manipulate optical flow estimation. Leveraging the inherent properties of underwater imaging, the novel wflow-TartanVO is introduced, enhancing the accuracy of VO systems for autonomous underwater vehicles (AUVs). The proposed method utilizes a normalized medium transmission map as a weight map to adjust the estimated optical flow for emphasizing regions with lower degradation and suppressing uncertain regions affected by underwater light scattering and absorption. wflow-TartanVO does not require fine-tuning of pre-trained VO models, thus promoting its adaptability to different environments and camera models. Evaluation of different real-world underwater datasets demonstrates the outperformance of wflow-TartanVO over baseline VO methods, as evidenced by the considerably reduced Absolute Trajectory Error (ATE). The implementation code is available at: https://github.com/bachzz/wflow-TartanVO
• Abstract（参考訳）: 本稿では,水中光画像の原理を取り入れ,光学的フロー推定の操作により,水中環境における学習に基づく単眼視力計測(VO)を改善するという課題に対処する。 水中イメージングの固有の特性を活用して、自律型水中車両(AUV)のVOシステムの精度を高める新しいwflow-TartanVOが導入された。 提案手法は, 水中光散乱・吸収による不確実領域の抑制と低劣化領域の強調のために, 推定光流量の調整を行うため, 標準中透過マップを重みマップとして利用する。 wflow-TartanVOは、事前訓練されたVOモデルの微調整を必要としないため、異なる環境やカメラモデルへの適応性を促進する。 実世界の異なる水中データセットの評価は、絶対軌道誤差 (ATE) が著しく減少していることから、ベースラインVO法よりもwflow-TartanVOが優れていることを示す。 実装コードは、https://github.com/bachzz/wflow-TartanVOで利用可能である。

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