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牛津大学CVPR2024 oral | MicKey:特征点检测方法,无需深度测量推断pose!
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项目链接:https://nianticlabs.github.io/mickey/ 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2404.06337.pdf 给定两张图像,可以通过建立图像间的对应关系来估计它们之间的相机相对姿态。通常,这些对应关系是二维到二维的,而我们估计的姿态在尺度上是不确定的。一些应用,例如随时随地实现即时增强现实,需要尺度度量的姿态估计,因此它们依赖于外部的深度估计器来恢复尺度。本文提出了MicKey,这是一个关键点匹配流程,能够预测三维相机空间中的度量对应关系。通过学习跨图像的三维坐标匹配,我们能够在没有深度测量的情况下推断出度量相对姿态。训练过程中也不需要深度测量,也不需要场景重建或图像重叠信息。MicKey仅通过图像对及其相对姿态进行监督。MicKey在无需地图的重新定位基准测试中取得了最先进的性能,同时所需的监督少于其他竞争方法。
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