論文の概要: AlignDiff: Learning Physically-Grounded Camera Alignment via Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21581v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 14:59:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:19.307518
• Title: AlignDiff: Learning Physically-Grounded Camera Alignment via Diffusion
• Title（参考訳）: AlignDiff: 拡散による物理的周囲のカメラアライメントの学習
• Authors: Liuyue Xie, Jiancong Guo, Ozan Cakmakci, Andre Araujo, Laszlo A. Jeni, Zhiheng Jia,
• Abstract要約: 本稿では,カメラ内在パラメータと外在パラメータをジェネリック・レイ・カメラ・モデルを用いて扱う新しいフレームワークを提案する。 従来のアプローチとは異なり、AlignDiffは意味論から幾何学的特徴へ焦点を移し、局所歪みのより正確なモデリングを可能にした。 実験により,提案手法は,推定光束の角誤差を8.2度,全体のキャリブレーション精度で著しく低減し,課題のある実世界のデータセットに対する既存手法よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5277756703318045
• License:
• Abstract: Accurate camera calibration is a fundamental task for 3D perception, especially when dealing with real-world, in-the-wild environments where complex optical distortions are common. Existing methods often rely on pre-rectified images or calibration patterns, which limits their applicability and flexibility. In this work, we introduce a novel framework that addresses these challenges by jointly modeling camera intrinsic and extrinsic parameters using a generic ray camera model. Unlike previous approaches, AlignDiff shifts focus from semantic to geometric features, enabling more accurate modeling of local distortions. We propose AlignDiff, a diffusion model conditioned on geometric priors, enabling the simultaneous estimation of camera distortions and scene geometry. To enhance distortion prediction, we incorporate edge-aware attention, focusing the model on geometric features around image edges, rather than semantic content. Furthermore, to enhance generalizability to real-world captures, we incorporate a large database of ray-traced lenses containing over three thousand samples. This database characterizes the distortion inherent in a diverse variety of lens forms. Our experiments demonstrate that the proposed method significantly reduces the angular error of estimated ray bundles by ~8.2 degrees and overall calibration accuracy, outperforming existing approaches on challenging, real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 正確なカメラキャリブレーションは、特に複雑な光歪みが一般的である実世界、地中環境を扱う場合に、3D知覚の基本的なタスクである。 既存の手法はしばしば、修正済みの画像やキャリブレーションパターンに依存しており、適用性と柔軟性を制限している。 本研究では,これらの課題に対処する新しい枠組みを,ジェネリック・レイ・カメラ・モデルを用いて,カメラ固有のパラメータと外部パラメータを共同でモデル化する。 従来のアプローチとは異なり、AlignDiffは意味論から幾何学的特徴へ焦点を移し、局所歪みのより正確なモデリングを可能にした。 本稿では,カメラ歪みとシーン形状の同時推定が可能な,幾何学的先行条件に基づく拡散モデルAlignDiffを提案する。 歪み予測の精度を高めるために、エッジ認識の注意を取り入れ、意味的コンテンツではなく、画像のエッジ周辺の幾何学的特徴に焦点をあてる。 さらに,実世界の撮影への一般化性を高めるため,3万点以上の試料を含むレイトレーシングレンズの大規模データベースを組み込んだ。 このデータベースは、様々なレンズ形状に固有の歪みを特徴付ける。 実験により,提案手法は,推定光束の角誤差を約8.2度削減し,全体の校正精度を向上し,挑戦的な実世界のデータセットに対する既存手法よりも優れることを示した。

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