論文の概要: StereoGeo: an end-to-end stereo camera calibration method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14619v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 16:44:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.995157
• Title: StereoGeo: an end-to-end stereo camera calibration method
• Title（参考訳）: StereoGeo: エンドツーエンドのステレオカメラキャリブレーション手法
• Authors: Imane Meddour, Andréa Macario Barros, Cédric Gouy-Pailler,
• Abstract要約: StereoGeoは、ステレオカメラのキャリブレーションのためのエンドツーエンドのネットワークベースのアプローチである。 本手法は,左右カメラの焦点長と重力方向を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4943054375935878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose StereoGeo, an end-to-end network-based approach for stereo camera calibration. Our method estimates the focal lengths and gravity directions of the left and right cameras, as well as the relative extrinsic transformation relating them. Existing methods often rely on calibration patterns in structured environments or address only a single camera configuration, being limited to either intrinsic or extrinsic estimation, and depending on a multi-view setups. StereoGeo extends the GeoCalib algorithm, integrating deep neural network feature extraction with a differentiable optimizer. Extensive experiments on real-world benchmarks demonstrate that StereoGeo achieves competitive performance for intrinsic calibration and provides accurate stereo extrinsic estimation, outperforming existing methods that are limited to monocular settings. The dataset used in this work is partially publicly available at https://github.com/meddourimane/StereoGeo-dataset.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ステレオカメラキャリブレーションのためのエンドツーエンドネットワークベースのアプローチであるStereoGeoを提案する。 本手法は,左右カメラの焦点長と重力方向,およびそれに関連する相対的外在的変換を推定する。 既存の方法は、しばしば、構造化された環境におけるキャリブレーションパターンに依存するか、単一のカメラ構成にのみ対応し、内在的または外在的推定に制限され、多視点設定に依存している。 StereoGeoはGeoCalibアルゴリズムを拡張し、ディープニューラルネットワークの特徴抽出と差別化可能なオプティマイザを統合する。 実世界のベンチマークに関する大規模な実験により、StereoGeoは固有のキャリブレーションの競争性能を達成し、単分子的な設定に制限された既存の手法よりも優れた正確なステレオ外部推定を提供することが示された。 この作業で使用されるデータセットは、https://github.com/meddourimane/StereoGeo-datasetで部分的に公開されている。

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