Abstrakt. Bildbaserad kameraomlokalisering är ett viktigt problem inom datorseende och robotik. Nya verk använder konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att regressera för pixlar i en frågebild deras motsvarande 3D världskoordinater i scenen. Den slutliga posen löses sedan via ett RANSAC-baserat optimeringssystem med hjälp av de förutsagda koordinaterna. Vanligtvis är CNN tränas med marksanning scen koordinater, men det har också visats att nätverket kan upptäcka 3D scen geometri automatiskt genom att minimera enkel-vy reprojection förlust. På grund av bristerna i reprojiceringsförlusten måste nätverket dock initieras noggrant. I detta dokument presenterar vi en ny vinkelbaserad reprojection förlust, som löser frågorna om den ursprungliga reprojection förlust. Med denna nya förlustfunktion kan nätverket tränas utan noggrann initiering, och systemet uppnår mer exakta resultat. Den nya förlusten gör det också möjligt för oss att utnyttja tillgängliga multi-view begränsningar, vilket ytterligare förbättra prestanda.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF presentera en ny vinkel-baserad re-projection förlust funktion för att lösa problemet med den ursprungliga reprojection förlust, möjliggör neurala nätverk utbildning utan noggrann initialisering.
Scene Coordinate Regression with Angle-Based Reprojection Loss for Camera Relocalization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}