位置正确吗？用于室内视觉定位的几何-语义位姿验证
计算机视觉与模式识别
2019-09-04 v2
摘要
在由弱纹理房间和重复几何图案主导的大型复杂室内场景中的视觉定位，是一个具有较高实际相关性（如增强现实和机器人应用）的挑战性问题。为处理该场景下产生的歧义，一种常见策略是首先为拍摄给定查询图像的相机位姿生成多个估计，然后在第二阶段选择与该查询图像具有最大几何一致性（例如以内点数的形式）的位姿。虽然大量研究集中于第一阶段，但关于第二阶段的工作相当少。本文因此聚焦于位姿验证。我们表明，结合不同模态——即外观、几何和语义——可显著提升位姿验证并进而提升位姿精度。我们开发了多种手工设计以及一种可训练的方法来融入几何-语义验证，并在一个极具挑战性的室内数据集上展示了相对于最先进方法的显著改进。
引用
@article{arxiv.1908.04598,
title = {Is This The Right Place? Geometric-Semantic Pose Verification for Indoor Visual Localization},
author = {Hajime Taira and Ignacio Rocco and Jiri Sedlar and Masatoshi Okutomi and Josef Sivic and Tomas Pajdla and Torsten Sattler and Akihiko Torii},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.04598},
year = {2019}
}