We introduce Flatlandia, a novel problem for visual localization of an image from object detections composed of two specific tasks: i) Coarse Map Localization: localizing a single image observing a set of objects in respect to a 2D map of object landmarks; ii) Fine-grained 3DoF Localization: estimating latitude, longitude, and orientation of the image within a 2D map. Solutions for these new tasks exploit the wide availability of open urban maps annotated with GPS locations of common objects (\eg via surveying or crowd-sourced). Such maps are also more storage-friendly than standard large-scale 3D models often used in visual localization while additionally being privacy-preserving. As existing datasets are unsuited for the proposed problem, we provide the Flatlandia dataset, designed for 3DoF visual localization in multiple urban settings and based on crowd-sourced data from five European cities. We use the Flatlandia dataset to validate the complexity of the proposed tasks.


翻译:我们介绍了 Flatlandia,这是一个新问题,用于从由两个特定任务组成的对象检测中找到图像的视觉定位:i)粗略地在物体地标的 2D 地图上定位观察到的单个图像;ii)细粒度的 3DoF 定位:估计图像在 2D 地图内的纬度、经度和方向。这些新任务的解决方案利用了开放的城市地图,这些地图用 GPS 定位常见对象的位置标注(例如通过测量或众包)。与通常用于视觉定位的大规模 3D 模型相比,这些地图还更加存储友好,而且还保护隐私。由于现有数据集不适用于所提出的问题,因此我们提供了 Flatlandia 数据集,旨在在多个欧洲城市的城市环境中进行 3DoF 视觉定位,并基于从众包数据中获得。我们使用 Flatlandia 数据集来验证所提出任务的复杂程度。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2022】多视图聚合的大规模三维语义分割
专知会员服务
20+阅读 · 2022年4月20日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年7月28日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月3日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
CVPR2019无人驾驶相关论文
极市平台
21+阅读 · 2019年3月20日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡一分钟】RoomNet:端到端房屋布局估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2018年12月4日
【泡泡一分钟】用于深度双目的非监督适应方法(ICCV-2017)
泡泡机器人SLAM
10+阅读 · 2018年10月7日
【泡泡一分钟】Matterport3D: 从室内RGBD数据集中训练 (3dv-22)
泡泡机器人SLAM
16+阅读 · 2017年12月31日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
VIP会员
相关VIP内容
【CVPR2022】多视图聚合的大规模三维语义分割
专知会员服务
20+阅读 · 2022年4月20日
专知会员服务
20+阅读 · 2021年7月28日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月3日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
CVPR2019无人驾驶相关论文
极市平台
21+阅读 · 2019年3月20日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡一分钟】RoomNet:端到端房屋布局估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2018年12月4日
【泡泡一分钟】用于深度双目的非监督适应方法(ICCV-2017)
泡泡机器人SLAM
10+阅读 · 2018年10月7日
【泡泡一分钟】Matterport3D: 从室内RGBD数据集中训练 (3dv-22)
泡泡机器人SLAM
16+阅读 · 2017年12月31日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员