論文の概要: SOFI: Multi-Scale Deformable Transformer for Camera Calibration with Enhanced Line Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15553v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 21:17:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 12:23:41.944737
• Title: SOFI: Multi-Scale Deformable Transformer for Camera Calibration with Enhanced Line Queries
• Title（参考訳）: SOFI:ラインクエリ強化カメラキャリブレーション用マルチスケール変形可能な変圧器
• Authors: Sebastian Janampa, Marios Pattichis,
• Abstract要約: 我々は、カメラキャリブレットIon用のtextitmulti-Scale defOrmable transFormerを導入し、拡張された行クエリ、SOFIを提案する。 SOFIは、ライン内容とライン幾何学的特徴の両方を用いて、MSC-CとMSCCで使用される行クエリを改善している。 テキストGoogleストリートビュー、WildのテキストHorizon Line、テキストHollicityデータセットの既存のメソッドよりも優れており、競合する推論速度を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera calibration consists of estimating camera parameters such as the zenith vanishing point and horizon line. Estimating the camera parameters allows other tasks like 3D rendering, artificial reality effects, and object insertion in an image. Transformer-based models have provided promising results; however, they lack cross-scale interaction. In this work, we introduce \textit{multi-Scale defOrmable transFormer for camera calibratIon with enhanced line queries}, SOFI. SOFI improves the line queries used in CTRL-C and MSCC by using both line content and line geometric features. Moreover, SOFI's line queries allow transformer models to adopt the multi-scale deformable attention mechanism to promote cross-scale interaction between the feature maps produced by the backbone. SOFI outperforms existing methods on the \textit {Google Street View}, \textit {Horizon Line in the Wild}, and \textit {Holicity} datasets while keeping a competitive inference speed.
• Abstract（参考訳）: カメラキャリブレーションは、ゼニス消滅点や地平線などのカメラパラメータを推定する。 カメラパラメータを推定することで、3Dレンダリング、拡張現実効果、画像へのオブジェクト挿入といった他のタスクが可能になる。 トランスフォーマーベースのモデルは有望な結果をもたらしたが、それらはクロススケールな相互作用を欠いている。 本稿では,カメラキャリブレットIonにラインクエリを拡張した SOFI を用いた \textit{multi-Scale defOrmable transFormer を提案する。 SOFI は CTRL-C と MSCC で使用される行クエリをライン内容と行幾何学的特徴の両方を用いて改善する。 さらに、SOFIの行クエリにより、トランスフォーマーモデルは、バックボーンが生成する特徴マップ間のクロススケール相互作用を促進するために、マルチスケールの変形可能なアテンションメカニズムを採用することができる。 SOFIは、競合する推論速度を維持しながら、既存のメソッド、 \textit {Google Street View}、 \textit {Horizon Line in the Wild}、 \textit {Holicity}データセットを上回ります。

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