Kameraomlokalisering är ett viktigt problem i datorseendet, med tillämpningar i samtidig lokalisering och kartläggning, virtuell/förutsedd verklighet och navigering. Gemensamma tekniker antingen matchar den aktuella bilden mot tangentramar med kända poser som kommer från en spårare, eller etablera 2D-till-3D-korrespondenser mellan keypoints i den aktuella bilden och punkter i scenen för att uppskatta kamerans pose. Nyligen har regressionsskogar blivit ett populärt alternativ för att etablera sådana korrespondenser. De uppnår korrekta resultat, men måste tränas offline på målplatsen, vilket förhindrar omlokalisering i nya miljöer. I detta dokument visar vi hur man kringgår denna begränsning genom att anpassa en förskolad skog till en ny scen i farten. Våra anpassade skogar uppnår en omlokaliseringsprestanda som är i nivå med den för offlineskogar, och vår strategi går in under 150 ms, vilket gör det önskvärt för realtidssystem som kräver omlokalisering online.
SCRF har utökats REF för omlokalisering av onlinekamera genom att anpassa en förskolad skog till en ny scen i farten.
On-the-Fly Adaptation of Regression Forests for Online Camera Relocalisation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}