論文の概要: FG$^2$: Fine-Grained Cross-View Localization by Fine-Grained Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18725v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:34:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:35.215187
• Title: FG$^2$: Fine-Grained Cross-View Localization by Fine-Grained Feature Matching
• Title（参考訳）: FG$^2$:ファイン・グラインド・クロスビュー・ローカライゼーション
• Authors: Zimin Xia, Alexandre Alahi,
• Abstract要約: 本研究では, 地上画像の3次元自由度ポーズを, 周囲の空中画像から推定する, 微粒なクロスビューローカライゼーション手法を提案する。 地中画像から生成された点面と地中画像からサンプリングされた点面とを合わせ、ポーズを推定する。 従来の最先端技術と比較して,VIGORクロスエリアテストセットでは,平均局所化誤差を28%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.81167130510333
• License:
• Abstract: We propose a novel fine-grained cross-view localization method that estimates the 3 Degrees of Freedom pose of a ground-level image in an aerial image of the surroundings by matching fine-grained features between the two images. The pose is estimated by aligning a point plane generated from the ground image with a point plane sampled from the aerial image. To generate the ground points, we first map ground image features to a 3D point cloud. Our method then learns to select features along the height dimension to pool the 3D points to a Bird's-Eye-View (BEV) plane. This selection enables us to trace which feature in the ground image contributes to the BEV representation. Next, we sample a set of sparse matches from computed point correspondences between the two point planes and compute their relative pose using Procrustes alignment. Compared to the previous state-of-the-art, our method reduces the mean localization error by 28% on the VIGOR cross-area test set. Qualitative results show that our method learns semantically consistent matches across ground and aerial views through weakly supervised learning from the camera pose.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2つの画像間の微細な特徴を一致させて,地上画像の3次元自由度を推定する,新しい微粒なクロスビューローカライゼーション手法を提案する。 地中画像から生成された点面と地中画像からサンプリングされた点面とを合わせ、ポーズを推定する。 まず,地上画像の特徴を3次元点雲にマッピングする。 提案手法では,高度方向に沿った特徴を学習し,鳥の眼球面に3Dポイントをプールする。 この選択により、地上画像のどの特徴がBEV表現に寄与しているかを追跡できる。 次に、2つの点平面間の計算された点対応からスパースマッチングの集合をサンプリングし、プロクリストアライメントを用いて相対的なポーズを計算する。 従来の最先端技術と比較して,VIGORクロスエリアテストセットでは,平均局所化誤差を28%削減する。 定性的な結果から,カメラのポーズから弱教師付き学習を行うことで,地上と空中の視界における意味的整合性を学習できることが示唆された。

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