Fang 2022 - Self-Supervised Camera Self-Calibration from Video 논문 리뷰
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카메라 캘리브레이션은 로보틱스와 컴퓨터 비전 문제를 푸는데에 굉장히 중요한 역할을 한다. 하지만 캘리를 하는 과정 자체가 엄청나게 많은 노력이 들어갈 뿐 더러, 카메라 파라미터가 조금만 바뀌어도 (e.g. 진동이나 열로 인해 바뀌어도) 새로 캘리브레이션을 해야하기 때문에 전반적으로 캘리브레이션 과정 자체가 골칫거리로 여겨지는 경우가 많다.
그에 비해, self-supervised depth / ego-motion 추정 기법들은 view-synthesis를 목적으로 매 프레임마다 projection model을 계산하는 방법을 통해 이러한 캘리 과정을 건너뛰는 경우가 많다.
이 논문에서는 in-the-wild 비디오 시퀀스 (i.e. 캘리브레이션 타겟이 전혀 없는 실제 환경)에서 카메라 파라미터를 학습하는 방법을 통해 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 방식은 sub-pixel 단위의 에러를 보여주며, perspective, fisheye, catadioptric 카메라와 같은 다양한 카메라 모델에도 in-the-wild 캘리브레이션이 가능하다는 것을 보여준다. 또, 이 과정에 있어서 depth estimation 기법의 정확도가 올라가는 것도 보여준다.
포스터
이 논문은 ICRA 2022에 나왔다.