Visuell lokalisering är uppgiften att exakt kamera utgör uppskattning i en känd scen. Det är ett nyckelproblem inom datorseende och robotik, med tillämpningar som självkörande bilar, Structure-from-Motion, SLAM och Mixed Reality. Traditionellt har lokaliseringsproblemet hanterats med hjälp av 3D-geometri. Nyligen har end-to-end strategier baserade på konvolutionella neurala nätverk blivit populära. Dessa metoder lär sig att direkt regressera kameran poserar från en ingångsbild. De uppnår dock inte samma grad av posenoggrannhet som 3D-strukturbaserade metoder. För att förstå detta beteende, utvecklar vi en teoretisk modell för kamera utgör regression. Vi använder vår modell för att förutsäga felfall för att skapa regressionstekniker och verifiera våra förutsägelser genom experiment. Vi använder dessutom vår modell för att visa att pose regression är närmare relaterat till att posera approximation via bildsökning än att korrekt pose estimering via 3D struktur. Ett viktigt resultat är att nuvarande metoder inte konsekvent överträffar en handgjord baslinje för bildsökning. Detta visar tydligt att ytterligare forskning behövs innan regressionsalgoritmer är redo att konkurrera med strukturbaserade metoder.
Men, Sattler et al. Ref har påpekat att den direkta regressionen är mer relaterad till approximering via bildsökning än till korrekt pose estimering via 3D-struktur.
Understanding the Limitations of CNN-Based Absolute Camera Pose Regression
{'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']}