在3D中匹配2D图像：从度量对应中获取度量相对位姿
计算机视觉与模式识别
2024-04-10 v1
摘要
给定两张图像，我们可以通过建立图像到图像的对应来估计它们之间的相对相机位姿。通常，对应是2D到2D的，我们估计的位姿仅在尺度上定义。一些旨在即时增强现实的应用需要尺度度量位姿估计，因此它们依赖外部深度估计器来恢复尺度。我们提出MicKey，一种能够在3D相机空间中预测度量对应的关键点匹配流水线。通过学习跨图像匹配3D坐标，我们能够在没有深度测量的情况下推断度量相对位姿。训练也不需要深度测量，也不需要场景重建或图像重叠信息。MicKey仅由图像对及其相对位姿监督。MicKey在无地图重定位基准上实现了最先进的性能，同时需要的监督比竞争方法更少。
引用
@article{arxiv.2404.06337,
title = {Matching 2D Images in 3D: Metric Relative Pose from Metric Correspondences},
author = {Axel Barroso-Laguna and Sowmya Munukutla and Victor Adrian Prisacariu and Eric Brachmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.06337},
year = {2024}
}