DFNet:直接特徴マッチングによる絶対姿勢回帰の強化【JST・京大機械翻訳】

Chen Shuai; Li Xinghui; Wang Zirui; Prisacariu Victor Adrian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216655023019 整理番号：22P0324056

DFNet:直接特徴マッチングによる絶対姿勢回帰の強化【JST・京大機械翻訳】

DFNet: Enhance Absolute Pose Regression with Direct Feature Matching

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発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月20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)

絶対姿勢回帰(APR)と直接特徴マッチングを組み合わせたカメラ再局在化パイプラインを導入した。露光適応新規ビュー合成を組み込むことによって,著者らの方法は,既存の測光ベースの方法が処理できない屋外環境における測光歪みをうまく対処する。ドメイン不変特徴マッチングによって,著者らの解法は,ラベルなしデータに関する半教師つき学習を用いて姿勢回帰精度を改善した。特に,パイプラインは2つの成分:新しいView SynthesizerとDFNetから成る。前者は,露光における変化を補償する新しい見解を合成して,後者は,実際の画像と合成ものの間のドメインギャップを閉じるロバストな特徴を抽出して,抽出する。さらに,オンライン合成データ生成方式を導入した。これらの手法は屋内と屋外シーンの両方でカメラ姿勢推定を効果的に強化することを示した。したがって,著者らの方法は,既存の単一画像APR法を56%まで凌駕することによって,最先端の精度を達成し,3D構造ベースの方法に匹敵する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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