Core Concepts
Kombination von Korrespondenz- und Lernmethoden für präzise und robuste Kamerapositionsschätzung.
Abstract
Das Paper präsentiert eine Methode, die Korrespondenz- und Lernmethoden kombiniert, um präzise und robuste Ergebnisse bei der Schätzung der Kameraposition zu erzielen. Es zeigt, wie die Flexibilität und Genauigkeit verbessert werden können, indem sowohl auf Korrespondenz-basierte als auch auf Lernmethoden zurückgegriffen wird. Die Methode adaptiert sich gut an verschiedene Backbones und Korrespondenzschätzer und zeigt Spitzenleistungen in verschiedenen Szenarien und Datensätzen.
- Einführung in die relative Kamerapositionsschätzung als grundlegendes Problem in der Computer Vision.
- Kombination von Korrespondenz- und Lernmethoden für präzise und robuste Ergebnisse.
- Analyse der Flexibilität der Methode in Bezug auf verschiedene Merkmalsextraktoren, Korrespondenzschätzer und Datensatzgrößen.
Stats
Estimating relative camera poses between images has been a central problem in computer vision.
Methods that find correspondences and solve for the fundamental matrix offer high precision in most cases.
Methods predicting pose directly using neural networks are more robust to limited overlap and can infer absolute translation scale.
Quotes
"Wir zeigen, wie die besten Aspekte von Korrespondenz-basierten und Lernmethoden kombiniert werden können, um präzise und robuste Ergebnisse zu erzielen."
"Unsere Methode passt sich flexibel an verschiedene Backbones und Korrespondenzschätzer an und zeigt Spitzenleistungen in verschiedenen Szenarien und Datensätzen."