: Konvolutionella neurala nätverk monocular kamera relocalization. Omlokaliseringsresultat för en ingångsbild (överst), den förutsagda kameran utgör en visuell rekonstruktion (mitten), som återigen visas i rött på den ursprungliga bilden (underst). Vårt system omlokaliserar till inom cirka 2m och 3 • för stora utomhusscener som sträcker sig över 50, 000m 2. Vi presenterar ett robust och realtidsmonokulärt sexgradigt system för omlokalisering av friheten. Vårt system tränar ett konvolutionellt neuralt nätverk för att regressera 6-DOF kameran posera från en enda RGB-bild på ett end-to-end sätt utan behov av ytterligare teknik eller grafoptimering. Algoritmen kan fungera inomhus och utomhus i realtid, vilket tar 5 ms per ram att beräkna. Den får ungefär 2m och 3 • noggrannhet för storskaliga utomhusscener och 0,5m och 5 • noggrannhet inomhus. Detta uppnås med hjälp av en effektiv 23 lager djup convnet, visar att convnets kan användas för att lösa komplicerade ur bildplanet regressionsproblem. Detta möjliggjordes genom att man utnyttjade överföringslärande från storskaliga klassificeringsdata. Vi visar convnet lokaliserar från hög nivå funktioner och är robust till svår belysning, rörelse oskärpa och olika kamera inneboende där punktbaserad SIFT-registrering misslyckas. Dessutom visar vi hur pose funktionen som produceras generaliserar till andra scener så att vi kan regressera posera med bara några dussin träningsexempel.
Vår strategi REF utnyttjar convolutional nätverk avancerade hög nivå representationer för att regressera hela 3D-kamera pose.
Convolutional networks for real-time 6-DOF camera relocalization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}