論文の概要: Image as an IMU: Estimating Camera Motion from a Single Motion-Blurred Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17358v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 17:58:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:56:24.507605
• Title: Image as an IMU: Estimating Camera Motion from a Single Motion-Blurred Image
• Title（参考訳）: IMUとしてのイメージ:シングルモーションブル画像からカメラの動きを推定する
• Authors: Jerred Chen, Ronald Clark,
• Abstract要約: 本研究では,動きのぼかしを動き推定のためのリッチキューとして活用する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は, 単一動画像から直接, 濃密な運動流場と単眼深度マップを推定することにより機能する。 本手法は,高速でアグレッシブなカメラの動きを強く捉えるIMUライクな計測法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.485182089870928
• License:
• Abstract: In many robotics and VR/AR applications, fast camera motions cause a high level of motion blur, causing existing camera pose estimation methods to fail. In this work, we propose a novel framework that leverages motion blur as a rich cue for motion estimation rather than treating it as an unwanted artifact. Our approach works by predicting a dense motion flow field and a monocular depth map directly from a single motion-blurred image. We then recover the instantaneous camera velocity by solving a linear least squares problem under the small motion assumption. In essence, our method produces an IMU-like measurement that robustly captures fast and aggressive camera movements. To train our model, we construct a large-scale dataset with realistic synthetic motion blur derived from ScanNet++v2 and further refine our model by training end-to-end on real data using our fully differentiable pipeline. Extensive evaluations on real-world benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art angular and translational velocity estimates, outperforming current methods like MASt3R and COLMAP.
• Abstract（参考訳）: 多くのロボティクスやVR/ARアプリケーションでは、高速カメラの動きは高いレベルの動きのぼかしを引き起こし、既存のカメラのポーズ推定方法が失敗する。 本研究では,動きのぼかしを不要な人工物として扱うのではなく,動きのぼかしをリッチなキューとして活用する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は, 単一動画像から直接, 濃密な運動流場と単眼深度マップを推定することにより機能する。 次に,最小二乗の線形問題を小さな動き仮定で解くことにより,瞬時カメラの速度を復元する。 本手法は基本的に,高速かつ攻撃的なカメラの動きを強く捉えるIMUライクな計測法である。 モデルをトレーニングするために、ScanNet++v2から派生したリアルな合成動作のぼかしを備えた大規模データセットを構築し、完全な差別化可能なパイプラインを使用して、実際のデータに対してエンドツーエンドでトレーニングすることで、モデルをさらに洗練する。 提案手法は,MASt3RやCOLMAPといった現行手法よりも高い精度で,最先端の角速度推定と翻訳速度推定を実現している。

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