Alignment Scores: Robust Metrics for Multiview Pose Accuracy Evaluation

要約

我々は、グラウンド トゥルースを考慮して推定されたカメラ ポーズのセットの精度を評価するための 3 つの新しい指標、つまり並進アライメント スコア (TAS)、回転アライメント スコア (RAS)、およびポーズ アライメント スコア (PAS) を提案します。
TAS は回転とは独立して平行移動精度を評価し、RAS は平行移動とは独立して回転精度を評価します。
PAS は 2 つのスコアの平均であり、移動と回転の両方を組み合わせた精度を評価します。
TAS は 4 つのステップで計算されます。 (1) 最も近いペアの距離の上位 4 分の 1 である $d$ を見つけます。
(2) ロバストな登録方法を使用して、推定された軌道をグラウンド トゥルースに合わせます。
(3) すべての距離エラーを収集し、分解能 $0.01d$ で $0.01d$ から $d$ までの範囲の複数のしきい値の累積頻度を取得します。
(4) これらの累積頻度を加算し、理論上の最大値が 1 になるように正規化します。TAS には、(1) 外れ値や共線運動に対して堅牢であり、(2) 必要性がないという点で、既存のメトリクスに比べて実際的な利点があります。
さまざまなデータセットのパラメータを調整します。
RAS は TAS と同様の方法で計算され、既存のローテーション メトリックよりも外れ値に対して堅牢であることが示されています。
私たちは広範なシミュレーションを通じて主張を検証し、提案された指標の長所と短所についての詳細な議論を提供します。

要約(オリジナル)

We propose three novel metrics for evaluating the accuracy of a set of estimated camera poses given the ground truth: Translation Alignment Score (TAS), Rotation Alignment Score (RAS), and Pose Alignment Score (PAS). The TAS evaluates the translation accuracy independently of the rotations, and the RAS evaluates the rotation accuracy independently of the translations. The PAS is the average of the two scores, evaluating the combined accuracy of both translations and rotations. The TAS is computed in four steps: (1) Find the upper quartile of the closest-pair-distances, $d$. (2) Align the estimated trajectory to the ground truth using a robust registration method. (3) Collect all distance errors and obtain the cumulative frequencies for multiple thresholds ranging from $0.01d$ to $d$ with a resolution $0.01d$. (4) Add up these cumulative frequencies and normalize them such that the theoretical maximum is 1. The TAS has practical advantages over the existing metrics in that (1) it is robust to outliers and collinear motion, and (2) there is no need to adjust parameters on different datasets. The RAS is computed in a similar manner to the TAS and is also shown to be more robust against outliers than the existing rotation metrics. We verify our claims through extensive simulations and provide in-depth discussion of the strengths and weaknesses of the proposed metrics.

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