You are here! Finding position and orientation on a 2D map from a single image: The Flatlandia localization problem and dataset

要約

タイトル：「あなたはここにいる！単一画像からの2D地図上の位置と向きの検出：Flatlandia位置検出問題とデータセット」

要約：
– Flatlandiaという新しい問題について紹介する。これは、2つの特定のタスクで構成されるオブジェクト検出から画像を観測して、i）荒いマップの位置検出、およびii）2Dマップ内での画像の緯度、経度、および方向の精密な3DoF検出を行うものである。
– この新しい課題のための解決策は、GPSを用いて一般的なオブジェクトの位置を2D地図にアノテーションし、広く利用されているオープンな都市地図を活用する。これらの地図は、通常の大規模な3Dモデルよりもストレージに優れ、プライバシー保護にも役立つ。
– 既存のデータセットはこの課題には不向きであるため、我々は、5つの欧州都市からのクラウドソーシングデータに基づいた、複数の都市設定での3DoFビジュアルローカリゼーションに適したFlatlandiaデータセットを提供する。
– Flatlandiaデータセットを使用して、提案されたタスクの複雑さを検証する。

要約(オリジナル)

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.

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arxiv.jp, OpenAI