Learning Neural Volumetric Pose Features for Camera Localization

📄 arXiv: 2403.12800v4 📥 PDF

作者: Jingyu Lin, Jiaqi Gu, Bojian Wu, Lubin Fan, Renjie Chen, Ligang Liu, Jieping Ye

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2024-07-12)

备注: Accepted at ECCV 2024. Project page: https://gujiaqivadin.github.io/posemap/

💡 一句话要点

提出PoseMap以增强相机定位精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 相机定位 神经网络 姿态回归 NeRF 自监督学习 数据增强 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的相机定位方法在处理复杂场景时存在准确性不足和泛化能力差的问题。
  2. 本文提出了一种新的PoseMap特征，通过结合APR架构和增强的NeRF模块，提升相机定位的准确性和鲁棒性。
  3. 实验结果显示，该方法在室内和室外场景中分别提升了14.28%和20.51%的性能，显著优于现有技术。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖的神经体积姿态特征，称为PoseMap，旨在通过封装图像与相应相机姿态之间的信息来增强相机定位。我们的框架利用绝对姿态回归（APR）架构，并结合增强的NeRF模块。这种集成不仅促进了新视图的生成以丰富训练数据集，还使得有效姿态特征的学习成为可能。此外，我们扩展了架构以实现自监督在线对齐，使得该方法能够在统一框架内对未标记图像进行使用和微调。实验表明，我们的方法在室内和室外基准场景中平均提升了14.28%和20.51%的性能，超越了现有APR方法，达到了最先进的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决相机定位中的准确性不足和对复杂场景的泛化能力差的问题。现有的APR方法在处理多样化场景时表现不佳，导致定位精度下降。

核心思路：我们提出PoseMap特征，通过封装图像与相机姿态之间的信息，结合APR架构和增强的NeRF模块，来提升相机定位的性能。这样的设计使得模型能够生成新视图，从而丰富训练数据集，并有效学习姿态特征。

技术框架：整体架构包括绝对姿态回归（APR）模块和增强的NeRF模块。APR模块负责姿态回归，而NeRF模块则用于生成新视图，二者协同工作以提高模型的训练效果和定位精度。此外，我们还实现了自监督在线对齐，使得模型能够在未标记图像上进行微调。

关键创新：最重要的技术创新在于PoseMap特征的引入和APR与NeRF模块的结合。这种集成方法不仅提升了相机定位的准确性，还增强了模型对未标记数据的适应能力，与现有方法相比具有显著的优势。

关键设计：在模型设计中，我们采用了特定的损失函数来优化姿态回归的准确性，并在NeRF模块中引入了数据增强技术，以提高模型的泛化能力。网络结构经过精心设计，以确保在多样化场景中都能保持高效的学习和准确的定位。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，本文方法在室内和室外基准场景中分别实现了14.28%和20.51%的性能提升，显著超越了现有的APR方法，达到了最先进的准确性。这一成果验证了PoseMap特征在相机定位中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等场景。在这些领域中，准确的相机定位是实现高效环境感知和交互的基础。未来，该方法有望在实际应用中提升定位系统的性能，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce a novel neural volumetric pose feature, termed PoseMap, designed to enhance camera localization by encapsulating the information between images and the associated camera poses. Our framework leverages an Absolute Pose Regression (APR) architecture, together with an augmented NeRF module. This integration not only facilitates the generation of novel views to enrich the training dataset but also enables the learning of effective pose features. Additionally, we extend our architecture for self-supervised online alignment, allowing our method to be used and fine-tuned for unlabelled images within a unified framework. Experiments demonstrate that our method achieves 14.28% and 20.51% performance gain on average in indoor and outdoor benchmark scenes, outperforming existing APR methods with state-of-the-art accuracy.