論文の概要: Event-based Mosaicing Bundle Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07365v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 15:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 13:53:24.309526
• Title: Event-based Mosaicing Bundle Adjustment
• Title（参考訳）: イベントベースのMosaicing Bundle Adjustment
• Authors: Shuang Guo, Guillermo Gallego,
• Abstract要約: 純粋に回転するイベントカメラにおけるモザイクバンドル調整(カメラ配向とシーンマップの同時改善)の問題に取り組む。 本研究では,このBA最適化はブロック対角方向の空間構造が有効であることを示し,この問題を効率的に解決できることを示した。 EMBAとよばれる本手法の有効性を示すために,本手法を合成と実世界の両方のデータセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.504055397619727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We tackle the problem of mosaicing bundle adjustment (i.e., simultaneous refinement of camera orientations and scene map) for a purely rotating event camera. We formulate the problem as a regularized non-linear least squares optimization. The objective function is defined using the linearized event generation model in the camera orientations and the panoramic gradient map of the scene. We show that this BA optimization has an exploitable block-diagonal sparsity structure, so that the problem can be solved efficiently. To the best of our knowledge, this is the first work to leverage such sparsity to speed up the optimization in the context of event-based cameras, without the need to convert events into image-like representations. We evaluate our method, called EMBA, on both synthetic and real-world datasets to show its effectiveness (50% photometric error decrease), yielding results of unprecedented quality. In addition, we demonstrate EMBA using high spatial resolution event cameras, yielding delicate panoramas in the wild, even without an initial map. Project page: https://github.com/tub-rip/emba
• Abstract（参考訳）: 純粋に回転するイベントカメラにおけるモザイクバンドル調整(カメラ配向とシーンマップの同時改善)の問題に取り組む。 この問題を正規化された非線形最小二乗最適化として定式化する。 目的関数は、カメラ向きの線形化イベント生成モデルとシーンのパノラマ勾配マップを用いて定義される。 本研究では,このBA最適化はブロック対角方向の空間構造が有効であることを示し,この問題を効率的に解決できることを示した。 私たちの知る限りでは、イベントをイメージライクな表現に変換することなく、このような空間を利用して、イベントベースのカメラのコンテキストにおける最適化を高速化する最初の試みである。 本手法はEMBAとよばれる合成・実世界のデータセットを用いて評価し,その有効性(50%の光度誤差減少)を示し,前例のない品質の結果を得た。 さらに,高空間分解能イベントカメラを用いてEMBAを実演し,初期地図を使わずとも野生で微妙なパノラマを発生させることを示した。 プロジェクトページ:https://github.com/tub-rip/emba

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