Att uppskatta den relativa stelheten mellan två RGB-D-skanningar av samma underliggande miljö är ett grundläggande problem i datorseende, robotik och datorgrafik. De flesta befintliga metoder tillåter endast begränsade relativa pose förändringar eftersom de kräver betydande överlappning mellan indataskanningarna. Vi inför ett nytt tillvägagångssätt som utvidgar tillämpningsområdet till extrema relativa poser, med liten eller ingen överlappning mellan indataskanningarna. Nyckelidén är att få fram mer fullständig sceninformation om den underliggande miljön och matcha på de färdiga skanningarna. I synnerhet, i stället för att bara utföra scenen slutföra från varje enskild scan, vårt tillvägagångssätt växlar mellan relativ pose uppskattning och scen slutförande. Detta gör att vi kan utföra scenen slutföra genom att använda information från både indata skannar vid sena iterationer, vilket resulterar i bättre resultat för både scen slutförande och relativ pose uppskattning. Experimentella resultat på referensdataset visar att vår strategi leder till avsevärda förbättringar jämfört med de senaste metoderna för relativ pose-skattning. I synnerhet ger vår strategi uppmuntrande relativa pose uppskattningar även mellan icke-överlappande skanningar. * Xiaowei Zhou är ansluten till det statliga nyckellabbet i CAD&CG och ZJU-SenseTime Joint Lab of 3D Vision. † Ordförande
Detta arbete är mest relevant för REF, som presenterar en relativ pose uppskattning metod som först utför scenen slutföra och sedan beräknar en enda relativ pose förutsägelse via geometrisk matchning på avslutade scener.
Extreme Relative Pose Estimation for RGB-D Scans via Scene Completion
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}