論文の概要: Cross-Spectral Stereo Inertial Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29757v1
• Date: Mon, 29 Jun 2026 04:00:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:16.035016
• Title: Cross-Spectral Stereo Inertial Odometry
• Title（参考訳）: クロススペクトルステレオ慣性オドメトリー
• Abstract要約: 本稿では,高次状態推定から高遅延深度マッチングを時間的に分離する非同期リアルタイム・クロススペクトル・サーマル・慣性(VTI)システムを提案する。 我々のシステムはスペクトルの冗長性を克服し、目視劣化した環境における堅牢性を確保しつつ、名目日光での精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.602180427145135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Standard stereo VIO focuses exclusively on the benefit of metric scale via single-spectrum baselines, often overlooking the risks of spectral redundancy. This structural limitation leads to correlated failures, where both sensors simultaneously fail in degraded environments that affect their shared spectrum. Leveraging a cross-spectral system presents a complementary solution to this issue, yet the significant appearance gap between modalities renders standard matching ineffective. Existing deep learning-based matchers, while effective, introduce inference latencies that violate real-time constraints. To bridge this gap, we present an asynchronous real-time cross-spectral visual-thermal-inertial (VTI) system that temporally decouples high-latency deep matching from high-rate state estimation. Our architecture incorporates a spectral-aware weighting scheme that dynamically balances modality reliance based on photometric entropy and thermal noise, ensuring robustness against both abrupt lighting changes and thermal artifacts. Furthermore, we introduce a seamless handling mechanism for thermal Non-uniformity Correction (NUC) to maintain tracking continuity. Extensive experiments across diverse scenarios confirm that our system overcomes spectral redundancy, yielding superior accuracy in nominal daylight while ensuring robustness in visually degraded environments. We will open source our code and data: https://github.com/seungsang07/cross-spectral-stereo-inertial-odometry
• Abstract（参考訳）: 標準ステレオVIOは、単一スペクトルベースラインによるメートル法スケールの利点に特化しており、しばしばスペクトル冗長性のリスクを見落としている。 この構造的制限は、両方のセンサーが共用スペクトルに影響を与える劣化した環境で同時に故障する、相関する故障を引き起こす。 クロススペクトルシステムを活用すると、この問題に対する補完的な解決法が提示されるが、モダリティ間の顕著な出現ギャップは、標準マッチングを非効率にする。 既存のディープラーニングベースのマーカは、有効ではあるが、リアルタイムの制約に反する推論レイテンシを導入している。 このギャップを埋めるために,高レート状態推定から高遅延深度マッチングを時間的に分離する非同期リアルタイム・クロススペクトル・ビジュアル・サーマル・慣性(VTI)システムを提案する。 本アーキテクチャでは,光度エントロピーと熱雑音に基づいて動的にモダリティのバランスをとるスペクトル対応重み付け方式を取り入れ,急激な照明変化と熱的アーティファクトの両面に対して堅牢性を確保する。 さらに、追従継続性を維持するために、熱的不均一補正(NUC)のシームレスなハンドリング機構を導入する。 様々なシナリオにわたる大規模な実験により、我々のシステムはスペクトルの冗長性を克服し、名目での日光の精度が向上し、視覚的に劣化した環境におけるロバスト性を確保することが確認された。 https://github.com/seungsang07/cross-spectral-stereo-inertial-odometry

関連論文リスト

• Weaving Light and Time: Unified Harmonic-Geometric Representation Learning for Dense RGB-Event Parsing [55.13802890769086]
  我々は、専用のRGB-Event解析用に特別に設計された最初の統一バックボーンであるEvitaを紹介する。 深いモーダルなシナジーを達成するため、Evitaはすべてのエンコーダ層に直接固有のコラーニングモジュール群を組み込む。 Evitaは、リアルタイムマルチモーダル認識において、より優れた精度とレイテンシのトレードオフを提供しながら、新しい最先端メトリクスを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-10T06:52:09Z)
• A Benchmark for Heterogeneous Stereo Deblurring with Physically- and Epipolar-constrained Cross Attention [3.373984146148716]
  ヘテロジニアス・ステレオ・デブロアリングのための専用フレームワークを提案する。 身体的および極性に制約された横断的注意(PECA)を提案する。 PECAは、視線由来の異方性上界で区切られたエピポーラ探索ウィンドウに、クロスビューマッチングを制限している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-24T15:34:20Z)
• Set-Based Transformer for Atmospheric Compensation in Standoff LWIR Hyperspectral Imaging [6.066442015301664]
  本稿では,複数の放射率測定,透過率,大気経路放射率,共有下降スペクトルを併用した,軽量なセットベース深層学習フレームワークを提案する。 学習した表現をスパースオートエンコーダを用いて解析し、テストデータの地理的コヒーレントな部分集合上で複数の潜在特徴が活性化されることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-06T20:25:30Z)
• LISA: Language-guided Interference-aware Spatial-Frequency Attention for Driver Gaze Estimation [12.034295331199813]
  ドライバーの視線推定は、現代の監視システムにおけるドライバーの注意度を評価するための基本的な指標となる。 textbfLanguage-guided textbfInterference-aware textbfSpatial-Frequency textbfAttention frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-17T06:57:31Z)
• ZoomSpec: A Physics-Guided Coarse-to-Fine Framework for Wideband Spectrum Sensing [7.560433707709695]
  ZoomSpecは物理誘導型粗粒度フレームワークで、信号処理の事前処理とディープラーニングを統合している。 SpaceNetのリアルタイムデータセットの評価では、最先端の78.1 mAP@0.5:0.95が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-15T07:29:25Z)
• Robust Graph Representation Learning via Adaptive Spectral Contrast [0.9558392439655014]
  高周波信号はヘテロフィリーの符号化には不可欠であるが、スペクトル集中摂動下では大きなばらつきを示す。 信頼性を考慮したスペクトルゲーティング機構により,このジレンマを解消するフレームワークであるASPECTを提案する。 ASPECTは9つのベンチマークのうち8つで新しい最先端のパフォーマンスを実現し、有意義な構造的ヘテロフィリを偶発的なノイズから効果的に分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-02T10:38:00Z)
• Parallel Complex Diffusion for Scalable Time Series Generation [50.01609741902786]
  PaCoDiは周波数領域における生成モデリングを分離するスペクトルネイティブアーキテクチャである。 本研究では,PaCoDiが生成品質と推論速度の両方において,既存のベースラインを上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T14:31:53Z)
• Strip-Fusion: Spatiotemporal Fusion for Multispectral Pedestrian Detection [0.27528170226206433]
  多スペクトルモード(可視光と熱)は、相補的な視覚情報を提供することで歩行者検出性能を高めることができる。 既存のアプローチは主に空間融合に焦点を当て、時空間情報を無視する。 本研究では,入力画像の誤り修正に頑健な空間時間融合ネットワークStrip-Fusionを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T21:58:07Z)
• HAD: Hierarchical Asymmetric Distillation to Bridge Spatio-Temporal Gaps in Event-Based Object Tracking [80.07224739976911]
  イベントカメラは例外的な時間分解能と範囲(モード)を提供する RGBカメラは高解像度でリッチテクスチャを捉えるのに優れていますが、イベントカメラは例外的な時間分解能とレンジ(モダル)を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-22T13:15:13Z)
• Adaptive Stereo Depth Estimation with Multi-Spectral Images Across All Lighting Conditions [58.88917836512819]
  本稿では,立体深度推定を取り入れた新しいフレームワークを提案し,正確な幾何学的制約を強制する。 照明の劣化がステレオマッチングに与える影響を軽減するために,劣化マスキングを導入する。 提案手法は,Multi-Spectral Stereo(MS2)データセット上でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T03:30:46Z)
• Low-Light Video Enhancement via Spatial-Temporal Consistent Decomposition [52.89441679581216]
  低照度ビデオエンハンスメント(LLVE)は、激しい視認性とノイズに悩まされる動的または静的なシーンの復元を目指している。 本稿では、ビューに依存しない、ビューに依存しないコンポーネントを組み込んだ革新的なビデオ分解戦略を提案する。 我々のフレームワークは、既存のメソッドを一貫して上回り、新しいSOTAパフォーマンスを確立します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T15:56:40Z)
• ESSAformer: Efficient Transformer for Hyperspectral Image Super-resolution [76.7408734079706]
  単一ハイパースペクトル像超解像(単一HSI-SR)は、低分解能観測から高分解能ハイパースペクトル像を復元することを目的としている。 本稿では,1つのHSI-SRの繰り返し精製構造を持つESSA注目組込みトランスフォーマネットワークであるESSAformerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T07:45:14Z)
• Degradation-agnostic Correspondence from Resolution-asymmetric Stereo [96.03964515969652]
  テレワイドカメラシステムで取得した解像度の異なる2枚の画像からステレオマッチングの問題を考察する。 特徴量整合性という画像空間の代わりに特徴空間に2つのビュー間の整合性を課すことを提案する。 測光損失をトレーニングしたステレオマッチングネットワークは最適ではないが, 特徴抽出器は劣化に依存しない, マッチング特有の特徴を生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T12:24:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。