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#論文##開源# arxiv|薩拉戈薩、阿姆斯特丹大學(xué)與微軟開源數(shù)據(jù)集與代碼The Drunkard’s Odometry:在變形場(chǎng)景中估計(jì)相機(jī)運(yùn)動(dòng)

【The Drunkard’s Odometry: Estimating Camera Motion in Deforming Scenes】

開源代碼與數(shù)據(jù)集：https: //http://davidrecasens.github.io/TheDrunkard’sOdometry/

文章鏈接：

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在可變形場(chǎng)景中估計(jì)相機(jī)運(yùn)動(dòng)是一個(gè)復(fù)雜而開放的研究挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的大多數(shù)來自運(yùn)動(dòng)技術(shù)的非剛性結(jié)構(gòu)假設(shè)除了觀察變形的場(chǎng)景部件外，還觀察靜態(tài)的場(chǎng)景部件，以便建立錨定參考。然而，這一假設(shè)在某些相關(guān)的應(yīng)用案例中并不成立，比如內(nèi)窺鏡。可變形里程計(jì)和SLAM流水線解決了最具有挑戰(zhàn)性的探索軌跡場(chǎng)景，但缺乏魯棒性和適當(dāng)?shù)亩吭u(píng)估方法。

為了用一個(gè)通用的基準(zhǔn)來解決這個(gè)問題，我們引入了Drunkard ' s Dataset，這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的合成數(shù)據(jù)集，目標(biāo)是可變形環(huán)境中的視覺導(dǎo)航和重建。該數(shù)據(jù)集是首個(gè)在3D場(chǎng)景中包含真實(shí)場(chǎng)景的大規(guī)模探索式相機(jī)軌跡集，其中每個(gè)表面隨時(shí)間呈現(xiàn)非剛性形變。在真實(shí)的三維建筑物中進(jìn)行模擬，我們可以獲得大量的數(shù)據(jù)和地面真值標(biāo)簽，包括高分辨率和高質(zhì)量的相機(jī)姿態(tài)、RGB圖像和深度、光流和高分辨率和高質(zhì)量的法線圖。我們進(jìn)一步提出了一種新的可變形里程計(jì)方法，稱為Drunkard ' s里程計(jì)，該方法將光流估計(jì)分解為剛體相機(jī)運(yùn)動(dòng)和非剛體場(chǎng)景變形。為了驗(yàn)證我們的數(shù)據(jù)，我們的工作包含了對(duì)多個(gè)基線的評(píng)估，以及一種新的不需要真實(shí)數(shù)據(jù)的跟蹤誤差度量。

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最后介紹一下我們最近的幾個(gè)學(xué)習(xí)活動(dòng)：

1、【報(bào)名】視覺慣性SLAM挑戰(zhàn)賽之 ORB-SLAM3

《視覺慣性SLAM：理論與源碼解析》第三部分：ORB-SLAM3理論與實(shí)踐。3周時(shí)間，8月21日開始上課。詳見《視覺慣性SLAM》挑戰(zhàn)賽，終極之戰(zhàn)！

2、第1期編輯部成員招募

一起對(duì)AR/MR、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、無人機(jī)等SLAM相關(guān)的細(xì)分行業(yè)的梳理和分析，在AI熱潮下能夠和大家一起理清思路，看清發(fā)展脈絡(luò)和趨勢(shì)。 僅限 「小六的機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)圈」參與。

3、【報(bào)名】創(chuàng)業(yè)交流小組

組織有創(chuàng)業(yè)想法，有創(chuàng)業(yè)行動(dòng)，或者正在創(chuàng)業(yè)中的朋友一起學(xué)習(xí)交流，大家一起去思想碰撞，相互學(xué)習(xí)，甚至產(chǎn)生合作機(jī)會(huì)。僅限 「小六的機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)圈」參與。

4、【報(bào)名】招募項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)合作者

SLAM項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)課程，基于開源算法做一些拓展項(xiàng)目。僅限 「小六的機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)圈」參與。

5、小六的機(jī)器人SLAM圈！

全國(guó)最大的機(jī)器人SLAM交流圈，詳情戳「小六的機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)圈」