超越受控环境：变化室内场景中的三维相机重定位
计算机视觉与模式识别
2020-08-06 v1
摘要
长期相机重定位是一项具有重要计算机视觉与机器人应用价值的任务。尽管已有各类面向光照、天气与季节变化的室外基准，室内外观变化所受关注却少得多。这导致流行的室内基准（聚焦静态场景）与许多真实应用感兴趣的室内环境之间存在错位。本文中，我们改编专为物体实例重定位设计的近期室内RGB-D数据集3RScan，构建了聚焦于室内场景的新长期相机重定位基准RIO10。我们提出评估相机重定位的新指标，并探究最先进相机重定位器依据这些指标的表现。我们还基于在给定RGB-D帧中检测此类变化的新方法，详细考察了不同类型场景变化如何影响不同方法的性能。结果清晰表明，长期室内重定位仍是一个未解决的问题。我们的基准与工具已公开于 waldjohannau.github.io/RIO10。
引用
@article{arxiv.2008.02004,
title = {Beyond Controlled Environments: 3D Camera Re-Localization in Changing Indoor Scenes},
author = {Johanna Wald and Torsten Sattler and Stuart Golodetz and Tommaso Cavallari and Federico Tombari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02004},
year = {2020}
}
备注
ECCV 2020, project website https://waldjohannau.github.io/RIO10