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】
あなたはここにいます！ 2Dマップからの位置と方向の検索：フラットランディア位置特定問題とデータセット

【要約】
・Flatlandia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の画像の視覚的位置特定のための新しい問題を導入。
・タスク1：地図上のオブジェクトの集合を観察して、シングルイメージを2Dオブジェクトランドマークマップに対して位置決めする粗いマップ特定。
・タスク2：2Dマップ内の画像の緯度、経度、および方向を推定する、細かい3DoFローカライズ。
・この新しい課題のためのソリューションは、GPS位置の共通のオブジェクトを注釈付けしたオープンな都市地図が広く利用可能であることを利用する。
・現存のデータセットは提案された問題に適していないため、ヨーロッパの5つの都市からのクラウドソーシングデータに基づいて設計されたFlatlandiaデータセットを提供。
・Flatlandiaデータセットを使用して、提案された課題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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI