Vår metod tränar först en regressionsskog med slumpmässiga RGB-funktioner. Vid testtid, kameran pose först uppskattas av slumpmässiga skog förutsägelser, och sedan förfinas genom glesa funktion matchning. Vi utökar de senaste framstegen i scenkoordinatera regressionsskogar [2] för kameraomlokalisering i RGB-D-bilder för att använda RGB-funktioner, vilket möjliggör kameraomlokalisering med endast en RGB-bild vid testtillfället. Dessutom integrerar vi slumpmässiga RGB-funktioner och sparsam funktionsmatchning på ett effektivt och korrekt sätt, vilket breddar metoden för snabb kalibrering av sportkamera i mycket dynamiska scener. 2 Metodologi Bild1 visar rörledningen för vår metod. Under utbildningen är sceninformationen kodad i en slumpmässig skog. Vid testtillfället beräknas en initial kameraposition med hjälp av slumpmässiga skogsprognoser med realtidssvar. En närmaste granne (NN) bild är frågas med hjälp av den ursprungliga kameran pose. Kameraposen förfinas av den glesa funktionen som matchar mellan testbilden och NN-bilden. I vår metod kan etiketterna vara all information som hör ihop med pixelplatser. De slumpmässiga RGB funktioner Vi använder funktioner baserade på parvis pixel jämförelse: där δ är en 2D offset och I(p, c) indikerar en RGB pixel uppslagning i kanal c. Vår funktion kräver inte djup information, och så är lämplig för storskalig sportkamera kalibrering. Pose Raffination 2D-3D-korrespondenser hittas av SIFT-funktionen som matchar mellan testbilden och NN-bilden. Sedan är kameran pose P optimerad genom att minimera reprojection fel: där x är funktionen platser i bilden, och X är korrespondent 3D världskoordinater i samband med NN-avbildningen. Vår metod utvärderas på 7 Scenes dataset och en ny basket dataset med hjälp av standardmått. Tabell 1 visar kvantitativa resultat i 7 Scener dataset. Bild2 illustrerar kvalitativa resultat i basketdatasetet. Experimentella resultat visar effektiviteten i vår strategi, visar överlägsen eller on-par prestanda med den senaste tekniken.
Endast RGB pixeljämförelsefunktioner används i skogen i REF, vilket eliminerar beroendet av djupbilden vid testtillfället.