CVPR 2021 Oral | 室内动态场景中的相机重定位

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CVPR 2021 Oral | 室内动态场景中的相机重定位

2021 年 4 月 12 日 专知

关键词：动态场景，相机重定位

导读

本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 2021的 Oral 论文 “Robust Neural Routing Through Space Partitions for Camera Relocalization in Dynamic Indoor Environments”（通过在空间划分中鲁棒的神经路由实现室内动态场景的相机重定位）的解读。

该论文由北京大学陈宝权研究团队与山东大学、北京电影学院、斯坦福大学和 Google Research 合作，针对室内动态变化场景的相机重定位问题，提出在场景空间划分中进行路由的思想，记忆场景静态信息的同时感知场景动态信息，从而实现鲁棒的相机位姿预测。

实验证明，该方法显著提升了动态变化场景中的相机重定位效果。

论文链接：https://www.zhuanzhi.ai/paper/972a5c863104bde9e78878e9f3279222

左：在场景空间划分中路由静态像素(绿色)和剔除动态像素(红色)

右：相机运动轨迹预测值(蓝色)与真实值(绿色)对比

研究背景

相机重定位研究在已知环境中根据 RGB-D 图像推算相机的位置姿态，是实现场景建模、增强现实、机器人导航等技术的基础。近年来，最先进的研究工作通常 (A) 先记忆和推测所观测到不同对象的位置；(B) 再通过这些对象位置的相对关系反算自身位姿。对于 (A)，被观测对象的位置信息通常表示为图像像素坐标和场景世界坐标之间的对应关系（2D/3D-3D correspondences），使用决策树、神经网络等机器学习模型实现；对于 (B)，通常表示为局部坐标系与世界坐标系之间的刚体变换，使用 Perspective-n-Point、orthogonal Procrustes 等非机器学习算法求解。

相机位姿和观测得到的RGB-D图像

核心问题

现实环境中包含着多种多样的动态成分，造成场景日新月异的变化。这些动态变化给相机重定位带来了麻烦：一方面，动态变化引入噪声导致对应关系匹配失败；另一方面，匹配正确的对象可能由于位置变化导致相机位姿求解错误。由于动态变化难以预料、无法穷尽，所以不易使用监督学习的方法直接学习场景中的动态变化。即使应用 RANSAC 等鲁棒估计算法，也难以准确求解动态场景下的相机位姿。因此，动态变化场景中的相机重定位面临挑战。

日常生活中动态变化的室内场景：家具移动，光照变化等

本文方法

为解决上述问题，我们提出基于空间划分的神经路由算法 NeuralRouting。我们的直观见解是，场景中的动态变化通常表现为几何对象的三维位置改变。于是，我们从几何角度出发建模场景空间。

首先，我们将场景三维空间进行层次划分构建树形结构（space partition tree），树的每个节点对应场景中的一个区域。随着树的层次加深，场景区域划分由粗粒度走向细粒度。基于区域划分，我们使用神经网络学习图像像素在树中的路由（routing），从而记忆视觉对象在不同粒度场景空间中的位置。得益于空间划分，通过显式地设定错误路由（模拟三维位置改变），我们可以构造动态变化对象的标注，以此学习场景中的动态变化，将其作为一个额外的路由分类，称为离群节点（outlier）。如果一个像素属于静态区域，它将被路由到树的叶子节点，以该节点对应的场景区域作为预测结果；如果一个像素属于动态区域，它将被路由到离群节点，被视为噪声点拒绝进行区域预测。因此，图像中的每个像素如果不被拒绝，那么就会被映射到场景空间，从而建立了图像像素和场景空间之间鲁棒的对应关系。通过这些对应关系，我们使用基于 Kabsch 算法的 RANSAC 框架求解相机位姿。

以二维场景和3层4叉树作为例子，展示空间划分和路由模型

实验结论

具体地，我们使用 n 层 k 叉树对场景进行划分。其中 k=2^z，对应于 z 次坐标轴二分。例如，当 z=3 时，x, y, z 轴的依次二分使我们得到经典的八叉树模型。对于树的每一层，路由表示为类别数量为 k+1 的分类任务，对应当前节点的 k 个子节点和1个离群节点。由于树的各层分别对应于不同粒度的场景区域，在每一层的路由中我们使用相应尺度的感受野，从而兼顾全局和局部特征。在实验中，我们使用5层16叉树预测像素和场景的对应关系，使用 preemptive RANSAC 求解相机位姿。RIO-10（动态场景）和 7-Scenes（静态场景）数据集的实验结果证明，我们提出的 NeuralRouting 算法在动态场景中的相机重定位能力显著超越所有相关方法，在静态场景中也达到一流水平。