Improved Scene Landmark Detection for Camera Localization

📄 arXiv: 2401.18083v1 📥 PDF

作者: Tien Do, Sudipta N. Sinha

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-01-31

备注: To be presented at 3DV 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出改进的场景地标检测以解决相机定位精度不足问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 相机定位 场景地标检测 卷积神经网络 密集重建 模型容量

📋 核心要点

  1. 现有相机定位方法在准确性上表现良好，但面临存储需求高、速度慢和隐私保护不足等挑战。
  2. 本文提出通过将地标分组并为每组训练独立网络来解决模型容量不足的问题，同时利用密集重建生成更好的训练标签。
  3. 实验结果显示，所提方法在INDOOR-6数据集上的准确性与最先进的结构方法相当，且运行速度更快，存储需求更低。

📝 摘要（中文）

基于检索、局部特征匹配和3D结构的相机定位方法虽然准确，但存储需求高、速度慢且缺乏隐私保护。为了解决这些问题，最近提出了一种基于场景地标检测（SLD）的方法，该方法通过训练卷积神经网络（CNN）来检测预定的显著场景特征3D点，并计算相机姿态。然而，SLD的准确性仍低于3D结构方法。本文指出，准确性差距源于模型容量不足和训练标签噪声。为此，提出将地标分组并为每组训练独立网络，同时利用密集重建生成更好的训练标签。最终，我们提出了一种紧凑的架构以提高内存效率。实验表明，我们的方法在INDOOR-6数据集上的准确性与最先进的结构方法相当，但运行速度显著更快，存储需求更低。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有相机定位方法的准确性不足、存储需求高和隐私保护缺失等问题。现有的基于3D结构的方法虽然准确，但在速度和存储上存在明显劣势。

核心思路：为了解决模型容量不足导致的准确性差距，本文提出将场景地标分组，并为每个子组训练独立的网络。同时，通过密集重建来生成更准确的训练标签，以提高模型的整体性能。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：地标分组、独立网络训练和密集重建标签生成。首先，将场景地标进行分组，然后为每个组训练一个专门的CNN，最后利用密集重建技术来优化训练标签的质量。

关键创新：本文的主要创新在于通过地标分组和独立网络训练的方式，显著提升了模型的容量和准确性。这一方法与传统的单一网络训练方式有本质区别，能够更好地适应不同场景的特征。

关键设计：在网络结构上，采用了紧凑的架构设计，以提高内存效率。同时，损失函数的设计也考虑了标签的噪声问题，通过密集重建来优化标签的可见性估计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在INDOOR-6数据集上的准确性与最先进的3D结构方法相当，且运行速度提升显著，存储需求降低。具体来说，所提方法在准确性和效率上均优于现有的SLD方法，展示了良好的实用性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括室内导航、增强现实和机器人视觉等。通过提高相机定位的准确性和效率，该方法能够在实际应用中提供更好的用户体验，并在隐私保护方面具有重要价值。未来，该技术可能会推动智能设备在复杂环境中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Camera localization methods based on retrieval, local feature matching, and 3D structure-based pose estimation are accurate but require high storage, are slow, and are not privacy-preserving. A method based on scene landmark detection (SLD) was recently proposed to address these limitations. It involves training a convolutional neural network (CNN) to detect a few predetermined, salient, scene-specific 3D points or landmarks and computing camera pose from the associated 2D-3D correspondences. Although SLD outperformed existing learning-based approaches, it was notably less accurate than 3D structure-based methods. In this paper, we show that the accuracy gap was due to insufficient model capacity and noisy labels during training. To mitigate the capacity issue, we propose to split the landmarks into subgroups and train a separate network for each subgroup. To generate better training labels, we propose using dense reconstructions to estimate visibility of scene landmarks. Finally, we present a compact architecture to improve memory efficiency. Accuracy wise, our approach is on par with state of the art structure based methods on the INDOOR-6 dataset but runs significantly faster and uses less storage. Code and models can be found at https://github.com/microsoft/SceneLandmarkLocalization.