Populära forskningsområden som autonom körning och förstärkt verklighet har förnyat intresset för bildbaserad kameralokalisering. I detta arbete tar vi upp uppgiften att förutsäga 6D-kameran från en enda RGB-bild i en given 3D-miljö. Med tillkomsten av neurala nätverk, tidigare verk har antingen lärt sig hela kameran lokaliseringsprocessen, eller flera komponenter i en kamera lokalisering pipeline. Vårt viktigaste bidrag är att visa och förklara att det räcker med att lära sig en enda komponent i denna rörledning. Denna komponent är ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk för tätt regresserande så kallade scenkoordinater, som definierar korrespondensen mellan indatabilden och 3D-scenutrymmet. Det neurala nätverket är förberett för en ny end-to-end trainingable rörledning. Vårt system är effektivt, mycket exakt, robust i träning, och uppvisar enastående generalisering kapacitet. Det överskrider state-of-the-art konsekvent på inomhus och utomhus datauppsättningar. Intressant nog överträffar vår strategi befintliga tekniker även utan att använda en 3D-modell av scenen under utbildningen, eftersom nätverket kan upptäcka 3D scen geometri automatiskt, endast från en-vy begränsningar.
För att bestämma kamerans position i en given 3D-miljö med hjälp av en RGB-bild föreslår REF ett CNN som förutsäger 2D-3D-korrespondenser.
Learning Less is More - 6D Camera Localization via 3D Surface Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}