Abstrakt. Detta dokument presenterar en konvolutionell neurala nätverk baserad metod för att uppskatta den relativa posen mellan två kameror. Det föreslagna nätverket tar RGB-avbildningar från både kameror som ingång och producerar direkt den relativa rotationen och översättningen som utgång. Systemet är utbildat i end-to-end sätt att använda överföring lärande från en storskalig klassificering dataset. Det införda tillvägagångssättet jämförs med allmänt använda lokala funktionsbaserade metoder (SURF, ORB) och resultaten tyder på en tydlig förbättring jämfört med baslinjen. Dessutom utvärderas en variant av den föreslagna arkitekturen som innehåller ett SPP-skikt (Spatial pyramid pooling) och visar sig ytterligare förbättra prestandan.
Melechov m.fl. föreslå CNN-baserad relativ pose uppskattning med hjälp av end-to-end utbildning med en rumslig pyramid pooling (SPP) REF.
Relative Camera Pose Estimation Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ACIVS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}