在真實環境中估計極端旋轉

核心概念

本文提出了一種基於 Transformer 的方法，用於估計真實世界場景中非重疊圖像對之間的相對 3D 旋轉，並引入了一個由場景級別互聯網照片集組裝而成的 ExtremeLandmarkPairs 數據集，證明了該方法在處理真實世界圖像方面的有效性。

摘要

書目信息

Bezalel, H., Ankri, D., Cai, R., & Averbuch-Elor, H. (2024). Extreme Rotation Estimation in the Wild. arXiv preprint arXiv:2411.07096v1.

研究目標

本研究旨在解決在真實世界場景中，特別是當圖像視野有限或不重疊時，估計圖像對之間相對 3D 旋轉的挑戰。

方法

• 研究人員創建了一個名為 ExtremeLandmarkPairs (ELP) 的新基準數據集，該數據集由從 MegaDepth、Cambridge Landmarks 和 MegaScenes 數據集中提取的真實世界圖像對組成。
• 他們提出了一種基於 Transformer 的模型，該模型利用預先訓練的 LoFTR 模型提取圖像特徵，並結合輔助通道（如關鍵點和成對匹配掩碼以及語義分割圖）來提高性能。
• 為了克服真實圖像對的限制，他們採用了一種漸進式學習方案，首先利用從全景圖像中裁剪的透視圖像對模型進行訓練，然後使用數據增強技術（如視野 (FoV) 增強和圖像級別外觀增強）逐步使模型適應真實世界的互聯網圖像。

主要發現

• 與先前在模擬透視圖像上訓練的方法相比，所提出的方法在 ELP 測試集上表現出顯著的改進，證明了其在真實世界場景中的有效性。
• 漸進式學習方案和輔助通道的使用顯著提高了模型的性能，特別是在處理非重疊圖像對時。
• 該模型在真實世界互聯網圖像對上取得了有希望的結果，突出了該任務的內在難度，並表明通過利用所提出的數據集，未來技術可以取得顯著進展。

意義

這項研究通過引入一個新的基準數據集和一種強大的基於 Transformer 的方法，為在真實世界場景中進行極端旋轉估計做出了貢獻，為未來的研究和應用鋪平了道路。

局限性和未來研究方向

• 儘管該模型在真實世界圖像對上表現良好，但對於非重疊圖像對，中值誤差仍然相對較高，這表明還有改進的空間。
• 未來的研究可以探索將更多視圖納入其中，以提高在這種極端非重疊場景中的性能。
• 所提出的成對數據還可能用於探索在真實世界環境中估計極端平移的挑戰性任務。

統計資料

ELP 訓練集包含近 34K 個非重疊圖像對，這些圖像對來自 2K 多個獨特地標。
sELP 測試集包含來自 Cambridge Landmarks 數據集的圖像，該數據集包含六個不同地標的視頻。
wELP 測試集包含來自 MegaDepth 數據集的圖像，該數據集包含 Flickr 上一組大型地標的互聯網照片。
對於非重疊圖像對，通過總體相對角度來平衡數據集。
Dust3R（帶有 DPT 頭）包含 5.77 億個參數，而本文提出的模型要緊湊得多，只有 8000 萬個參數。

引述

"In this work, we aim to address pose estimation for realistic in-the-wild non-overlapping image pairs, enhancing the applicability of extreme pose estimation to Internet photos and real-world data."
"Our results demonstrate that our model can accurately predict the relative rotations for a wide variety of extreme-view image pairs that vary in illumination, dynamic regions, and intrinsic parameters."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Extreme Rotation Estimation in the Wild

by Hana Bezalel... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07096.pdf

深入探究

如何將這種方法擴展到處理視頻序列，其中時間信息可以用於進一步提高旋轉估計的準確性？

將此方法擴展到處理視頻序列，可以利用時間信息來提高旋轉估計的準確性，主要可以從以下幾個方面著手：

時間一致性約束: 可以將相鄰幀的旋轉估計結果作為額外的約束條件，例如使用光流法或運動估計算法來追蹤特徵點在相鄰幀之間的運動軌跡，並將其與旋轉估計結果進行比較，從而提高旋轉估計的時間一致性。
時序模型: 可以將多個連續幀作為輸入，利用循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）等時序模型來學習視頻序列中的時序信息，例如相機運動的模式和趨勢，從而預測更準確的旋轉角度。
關鍵幀選擇: 並非所有幀對於旋轉估計都同等重要，可以設計關鍵幀選擇策略，只選擇信息量大的關鍵幀進行旋轉估計，例如選擇視角變化較大或場景內容變化較大的幀，這樣可以減少計算量，同時提高旋轉估計的準確性。
多幀優化: 可以將多個幀的旋轉估計結果整合到一個統一的優化框架中，例如使用捆綁調整（Bundle Adjustment）等優化算法來同時優化多個幀的旋轉矩陣，從而獲得全局最優的旋轉估計結果。

總之，將時間信息融入到極端旋轉估計方法中，可以有效提高旋轉估計的準確性和魯棒性，尤其是在處理視頻序列時，時間信息可以提供更豐富的場景信息和運動信息，對於處理遮擋、動態元素等挑戰具有重要意義。

如果場景中存在大量遮擋或動態元素，該方法的性能會如何？

如果場景中存在大量遮擋或動態元素，該方法的性能可能會受到一定影響，主要原因如下：

特徵匹配困難: LoFTR 模型依赖于图像特征匹配来提取场景信息，而遮挡和动态元素会干扰特征匹配，导致匹配错误或匹配数量减少，从而影响旋转估计的准确性。
语义分割信息受限: 语义分割图提供场景结构信息，但对于被遮挡或快速移动的物体，语义分割模型可能无法准确识别，导致提供的信息不完整或不准确，从而影响旋转估计的可靠性。
训练数据偏差: 该方法的训练数据主要来自于互联网图像，这些图像通常包含较少的遮挡和动态元素，因此模型在面对复杂场景时泛化能力可能不足。

为了提高该方法在遮挡和动态元素场景下的性能，可以考虑以下改进方向：

鲁棒的特征匹配: 探索更鲁棒的特征匹配算法，例如使用多尺度特征、几何约束或深度学习方法来提高特征匹配在遮挡和动态元素场景下的准确性和鲁棒性。
多源信息融合: 除了图像特征和语义分割信息，还可以考虑融合其他信息，例如深度信息、光流信息或点云信息，来弥补遮挡和动态元素带来的信息损失。
数据增强和迁移学习: 可以使用数据增强技术生成包含更多遮挡和动态元素的训练数据，或者使用迁移学习方法将模型迁移到更复杂的场景中。

总而言之，遮挡和动态元素是极端旋转估计方法面临的挑战之一，需要进一步研究更鲁棒的算法和更丰富的信息来解决这些问题。

這種在非受限環境中估計極端旋轉的能力如何應用於機器人導航或增強現實等領域？

在非受限環境中估計極端旋轉的能力在機器人導航和增強現實等領域有著廣泛的應用前景：
機器人導航:

視覺定位: 機器人可以利用該方法從單張或少量圖像中準確估計自身相對於周圍環境的旋轉，即使在視覺信息有限的情況下也能實現精確的定位，例如在 GPS 信号缺失或环境地图不完整的情况下。
場景理解: 通過估計相機的旋轉，機器人可以更好地理解場景的三維結構和物體之间的空間關係，例如识别障碍物、规划路径、以及进行更自然的人机交互。
多機器人協作: 在多機器人系統中，每個機器人可以獨立估計自身旋轉，並通過信息共享來建立一致的环境地图和協調彼此的行動。
增強現實:

虛擬物體放置: 準確的旋轉估計可以確保虛擬物體與真實場景的無縫融合，例如將虛擬家具放置在房間的正確位置和角度，增强用户的沉浸感。
視角跟蹤: 通過實時估計用户的頭部旋轉，可以調整虛擬場景的视角，使用户能够从不同的角度观察虚拟物体，提供更自然的交互体验。
場景重建: 可以利用該方法從多個視角的圖像中估計相機的旋轉，並將其用于三維場景重建，例如创建更逼真的游戏场景或虚拟旅游体验。
总而言之，在非受限環境中估計極端旋轉的能力為機器人導航和增強現實等領域帶來了新的可能性，可以提高機器人的感知能力、決策能力和交互能力，同時也為用户提供更豐富、更沉浸式的體驗。