Grunnleggende konsepter
本手法は、最小限のシーン固有の事前知識と学習データを必要とせずに、6次元(6D)カメラ姿勢を正確に推定する、グローバルな室内位置推定手法を提案する。
Sammendrag
本論文では、SPVLoc と呼ばれる新しい手法を提示する。これは、室内環境の意味的パノラマレイアウト表現と、クエリ画像のビューポートを照合することで、6D カメラ姿勢を推定する手法である。
パノラマは、3D参照モデルから合成されたものであり、部屋の形状、ドア、窓などの概略的な構造情報のみを含む。
提案手法では、畳み込みネットワークの単純な構造でも、画像とパノラマの照合、ひいては画像とモデルの照合を効果的に実現できることを示す。
ビューポートの分類スコアに基づいて参照パノラマを順位付けし、クエリ画像との最良のマッチを選択する。その後、選択したパノラマに対する6D相対姿勢を推定する。
実験では、提案手法が既存手法と比べて高い位置推定精度を達成し、より多くの自由度のカメラ姿勢を推定できることを示す。また、学習データのない未知のシーンにも適用可能であることを実証する。
Statistikk
室内環境の概略的な3D構造情報のみを利用し、詳細な3Dモデルや学習データを必要としない
合成パノラマと実画像の間のドメインギャップを効果的に埋めることができる
少数の参照パノラマレンダリングでも、高精度な6D位置推定が可能
Sitater
"本手法は、最小限のシーン固有の事前知識と学習データを必要とせずに、6次元(6D)カメラ姿勢を正確に推定する、グローバルな室内位置推定手法を提案する。"
"提案手法では、畳み込みネットワークの単純な構造でも、画像とパノラマの照合、ひいては画像とモデルの照合を効果的に実現できることを示す。"
"実験では、提案手法が既存手法と比べて高い位置推定精度を達成し、より多くの自由度のカメラ姿勢を推定できることを示す。"