Kapture + CVPR2020 Visual localization challenge (NAVER LABS Europe)

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  • kapture – A unified data format to facilitate visual localization and structure from motion.아티클 원본
  • One method, one pipeline: NAVER LABS Europe ranks high across three visual localization challenges at CVPR 2020 아티클 원본

Kapture

  • 많은 Visual localization 데이터셋들이 다른 데이터 format을 가지고 있다.
  • Kapture는
    1. 이런 데이터를 호환되게 convert 시켜줄 수 있다.
      • Sensor parameters (i.e. intrinsic/extrinsics)
      • Raw sensor data (i.e. camera images / LiDAR data)
      • Other sensor data (GPS/WiFi)
      • Intermediate data
        • 2d local features
        • 2D-2D match
        • global feature
        • 3D map
    2. 다양한 pipeline을 제공한다.
      • COLMAP + SIFT
      • R2D2 + AP-GeM
    3. Visual localization 실험을 위한 데이터셋을 준비해놨다.
      • ECCV 2020 Visual localization challenge에 쓰인 데이터셋 모두 포함
        • Aachen Day-Night
        • Inloc
        • RobotCar Seasons
        • Extended CMU-Seasons
        • SILDa
        • Time of Day

Visual localization 입문을 쉽게 만들어주는 소프트웨어 정도로 생각하면 좋을 것 같다.

 

CVPR 2020 workshop

  • CVPR 2020의 Joint Workshop on Long-Term Visual Localization, Visual Odometry and Geometric and Learning-based SLAM에서는 3가지 visual localization 챌린지를 열었다.
    1. 자율주행 자동차에서 visual localization하기
    2. Handheld device에서 visual localization하기
    3. Long-term localization을 위한 local feature 찾기.
  • NAVER LABS Europe팀은 1번 챌린지에서 1등, 2번 챌린지에서 4등, 3번 챌린지에서 2등을 했다고 한다.
  • 사용한 기술은 APGeM이라는 image retrieval 기술과 R2D2라는 local feature이다.
  • 이 둘을 Kapture에 담은 visual localization pipeline을 이용했다.

 

사용한 기술 - RD2D + APGeM

  • 글의 초반은 이전 글과 겹치는 내용이 많아 생략한다.
  • R2D2
    • Sparse keypoint detector & descriptor
    • Synthetic image 기반으로 학습됨.
    • Detection과 Description을 동시에 추론 가능.
      • Keypoint reliability와 repeatability를 따로 계산함.
  • 너무 큰 Large-scale인 경우에는 3D reconstruction을 할 수 없음. 그러므로 image retrieval을 이용해서 place recognition 방식을 사용함.
  • APGeM
    • Generalized meanpooling (GeM) 레이어를 이용해서 feature map을 정해진 길이의 컴팩트한 형태로 바꿈.
    • Mean average precision (mAP) 값을 이용해서 모델을 학습함. (Metric learning)
      • Google Landmakrs dataset으로 학습.
  • COLMAP을 이용해서 structure-from-motion (SfM)을 수행하고, geometric verification을 수행.
  • 파이프라인을 보면…
    • 처음에 Training images + poses를 기반으로 APGeM을 적용한다.
    • 이렇게 뽑은 similar 이미지들에 R2D2를 적용하여 keypoint를 뽑고 매칭을 한다.
    • COLMAP으로 SfM을 수행해서 3D point cloud를 만든다.
    • Query image에 APGeM을 적용한다.
    • 이렇게 뽑은 similar image에 존재하는 2D-3D correspondence를 만들어서, query-reference-3Dmap correspondence를 만들고, geometric verification (i.e. PnP+RANSAC)으로 pose 를 추정한다.
  • 조금 이해가 안가는 부분은, training images는 어떻게 결정하는지이다. APGeM으로 Top k개의 similar image들을 뽑은거를 training image라고 한걸까?

 

결과

  • 이미지에 다양한 요소가 포함되어있음에도 굉장히 잘 generalize했다.
    • time of day
    • season of the year
    • Outdate reference representation
    • Occlusion
    • Motion blur
    • Extreme viewpoint change
    • Low texture area
  • 1등을 한 챌린지인 ‘자율주행에서의 visual localization’에서는 motion sequence가 주어지면서, 이로부터 정확한 위치를 찾을 수 있었다.
  • 4등을 한 챌린지인 ‘Handheld 기기에서의 visual localization’에서는 1장의 query image로부터 정확한 위치를 찾는 것이였다.
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