PoseGAN:Camera位置決めのための姿勢から画像への翻訳フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Liu Kanglin; Li Qing; Qiu Guoping

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201953868180 整理番号：22P0162595

PoseGAN:Camera位置決めのための姿勢から画像への翻訳フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

PoseGAN: A Pose-to-Image Translation Framework for Camera Localization

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発行年： 2020年06月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Camera局在化はロボット工学とコンピュータビジョンにおける基本的要件である。本論文は,カメラ位置確認問題に取り組むために姿勢-画像変換フレームワークを導入した。姿勢対画像変換の実装のための条件付き生成敵対ネットワーク(cGANs)ベースのフレームワークであるPoseGANを提案した。PoseGANは,カメラ位置決め性能を改良するためのより強力な制約として,カメラの位置決めと生成されたカメラ画像のための姿勢推定技術を行うために,距離メトリックベースの条件付き識別器を含む多数の革新を特徴とする。PoseNetのような学習ベースの回帰法と比較して,PoseGANは70%小さいモデルサイズでより良い性能を達成できる。さらに,PoseGANsは2D画像とシーンの間の対応を確立するためのビュー合成技術を導入し,すなわち姿勢,PoseGANsは対応するカメラ画像を合成することができる。さらに,PoseGANsはカメラ局在化に対する構造ベース局在化と学習ベース回帰から原理的に異なることを示し,PoseGANがカメラ位置決めタスクを達成するために幾何学的構造を利用し,従って局所テクスチャ特徴に依存する学習ベース回帰よりもより安定であることを示した。また,カメラの位置決めとビュー合成に加えて,PoseGANがビデオシーケンスにおける移動物体除去やフレーム補間のような他の興味深いアプリケーションにうまく使用できることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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