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CNN-SLAM: Real-time
dense monocular SLAM with
learned depth prediction
2017/8/6
第41回 コンピュータビジョン勉強会@関東
CVPR2017読み会(前編)
@has...
読んだ論文
 CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with
learned depth prediction
 著者:K. Tateno(TUM / Canon), F. Tombari, I....
概要
 CNNを使った単眼SLAM
 SLAM: Simultaneous Localization and Mapping
 Visual SLAM:画像を利用したSLAM
 既存研究
 LSD-SLAM[1]
 Kinect F...
コントリビューション
 絶対スケールの推定が可能
 カメラが回転しても対応できる
 デプスの推定精度が向上
 デプス情報を密に取れる
全体像
深度の推定
⇒ CNNを利用
カメラ姿勢推定と最適化
⇒ LSD-SLAMのフレームワークを応用
ポイント:キーフレームの構成要素推定
キーフレーム: 𝑡𝑖 = 𝑻 𝑡 𝑘
, 𝐷𝑡 𝑘
, 𝒰 𝑡 𝑘
𝑻 𝑡 𝑘
:カメラ姿勢
𝐷𝑡 ...
LSD-SLAM[1]
 キーフレームで準深度マップを取得することにより、単眼での
SLAMを実現する
[1] J.Engel, T. Schps, and D. Cremers, “LSD-SLAM: Large-Scale Direct ...
カメラ姿勢推定
𝑻 𝑡 𝑘
:カメラ姿勢を求める
⇒ 直近キーフレームと現フレームの輝度誤差が最小に
なるような変換行列𝑻 𝑡
𝑘 𝑖
を算出する
𝐸 𝑻 𝑡
𝑘 𝑖
=
𝑢∈Ω
𝜌
𝑟 𝑢, 𝑻 𝑡
𝑘 𝑖
𝜎 𝑟 𝑢, 𝑻 𝑡
𝑘 𝑖
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デプス推定
𝐷𝑡 𝑘
: デプスマップを求める
⇒ Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional
Residual Networks [3]
・・・ResNet-50のFC層をアップコンバート...
スケールの補正
学習時と推定時のカメラ(の内部パラメータ)が違うと
スケールがずれてしまう。
⇒ それぞれの焦点距離を利用して補正
𝒟 𝑘 𝑖
𝒖 =
𝑓𝑐𝑢𝑟
𝑓𝑡𝑟
𝒟
~
𝑘 𝑖
𝒖
𝒟
~
𝑘 𝑖
: CNNで推定された深度マップ
𝑓𝑐...
キーフレーム追加時のデプス推定改善
 直近キーフレーム𝑘𝑗と現キーフレーム𝑘𝑖のデプスマップ𝒟 𝑘 、
デプスの不確かさマップ𝒰 𝑘 を融合する
𝒟 𝑘 𝑖
𝒖 =
𝒰 𝑘 𝑗
𝒗 ∙ 𝒟 𝑘 𝑖
𝒖 + 𝒰 𝑘 𝑖
(𝒖) ∙ 𝒟 𝑘 𝑗
...
デプスの継続的な補正
 前ページと同じ要領で、直近キーフレームと現フレームの
デプスマップ𝒟 𝑘 、デプスの不確かさマップ𝒰 𝑘 を融合して、
キーフレームのデプスマップを補正
𝒟 𝑘 𝑖
𝒖 =
𝒰 𝑡 𝒖 ∙ 𝒟 𝑘 𝑖
𝒖 + 𝒰 𝑘 ...
補正結果
評価実験
 3つの実験を実施
 SLAMの精度評価
 カメラが回転した際の3次元復元
 復元結果を利用した領域分割
 実施環境
 CPU:Xeon 2.4GHz
 GPU:Quadro K5200 (メモリ8GB)
 メモリ:1...
精度
 ICL-NUIM dataset[5] とTUM RGB-D SLAM dataset[6]を使用
[5] A. Handa, T. Whelan, J. McDonald, and A. Davison, “A benchmark ...
耐回転
領域分割
領域ラベルを予測するためのネットワーク[7]を追加
[7] K. Tateno, F. Tombari, and N. Navab, “Real-time and scalable incremental segmentation o...
まとめ
 CNNを用いて、従来の単眼SLAMの課題であった
絶対スケールの推定、テクスチャレス領域のデプス推定、
回転への対応を解決した。
 3次元モデルでの領域分割にも活用できることを確認
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第41回関東CV勉強会 CNN-SLAM

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CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

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第41回関東CV勉強会 CNN-SLAM

  1. 1. CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction 2017/8/6 第41回 コンピュータビジョン勉強会@関東 CVPR2017読み会(前編) @hasegawa_k35
  2. 2. 読んだ論文  CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction  著者:K. Tateno(TUM / Canon), F. Tombari, I. Laina(TUM) N. Navab(TUM / Johns Hopkins University)  選んだ理由  研究室で話題になっていた  日経Roboticsで取り上げられていた  SLAMにもCNNの波が来てしまった
  3. 3. 概要  CNNを使った単眼SLAM  SLAM: Simultaneous Localization and Mapping  Visual SLAM:画像を利用したSLAM  既存研究  LSD-SLAM[1]  Kinect Fusion[2]  ベースはCNNによるデプス推定[3]+LSD-SLAM [1] J.Engel, T. Schps, and D. Cremers, “LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM.”, ECCV 2014 [2] R. A. Newcombe, et. al.,“KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking.”, ISMAR 2011 [3] I. Laina, et. al., “ Deeper depth prediction with fully convolutional residual networks. “, 3DV 2016 長所 短所 CNNデプス推定 ・絶対スケールがわかる ・回転にも強い ・密な距離画像が取れる ・エッジ部分などがなまる LSD-SLAM ・エッジ部分の推定が得意 ・絶対スケールがわからない ・回転に弱い ・とにかく疎
  4. 4. コントリビューション  絶対スケールの推定が可能  カメラが回転しても対応できる  デプスの推定精度が向上  デプス情報を密に取れる
  5. 5. 全体像 深度の推定 ⇒ CNNを利用 カメラ姿勢推定と最適化 ⇒ LSD-SLAMのフレームワークを応用 ポイント:キーフレームの構成要素推定 キーフレーム: 𝑡𝑖 = 𝑻 𝑡 𝑘 , 𝐷𝑡 𝑘 , 𝒰 𝑡 𝑘 𝑻 𝑡 𝑘 :カメラ姿勢 𝐷𝑡 𝑘 : デプスマップ 𝒰 𝑡 𝑘 :デプスの不確かさマップ これらをどう求め、最適化/改善するか ⇒ この研究で行いたいこと
  6. 6. LSD-SLAM[1]  キーフレームで準深度マップを取得することにより、単眼での SLAMを実現する [1] J.Engel, T. Schps, and D. Cremers, “LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM.”, ECCV 2014
  7. 7. カメラ姿勢推定 𝑻 𝑡 𝑘 :カメラ姿勢を求める ⇒ 直近キーフレームと現フレームの輝度誤差が最小に なるような変換行列𝑻 𝑡 𝑘 𝑖 を算出する 𝐸 𝑻 𝑡 𝑘 𝑖 = 𝑢∈Ω 𝜌 𝑟 𝑢, 𝑻 𝑡 𝑘 𝑖 𝜎 𝑟 𝑢, 𝑻 𝑡 𝑘 𝑖 𝑟 𝑢, 𝑻 𝑡 𝑘 𝑖 = ℐ 𝑘 𝑖 𝑢 - ℐ𝑡 𝜋 𝑲𝑻 𝑡 𝑘 𝑖 𝒱𝑘 𝑖 𝑢 キーフレームの輝度値 現フレームの輝度値 求めた𝑻 𝑡 𝑘 𝑖 を使って、各フレームのカメラ位置姿勢を算出
  8. 8. デプス推定 𝐷𝑡 𝑘 : デプスマップを求める ⇒ Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks [3] ・・・ResNet-50のFC層をアップコンバート層に置き換えた ネットワークを使って,RGB画像から距離を推定 [3] I. Laina, et. al., “ Deeper depth prediction with fully convolutional residual networks. “, 3DV 2016
  9. 9. スケールの補正 学習時と推定時のカメラ(の内部パラメータ)が違うと スケールがずれてしまう。 ⇒ それぞれの焦点距離を利用して補正 𝒟 𝑘 𝑖 𝒖 = 𝑓𝑐𝑢𝑟 𝑓𝑡𝑟 𝒟 ~ 𝑘 𝑖 𝒖 𝒟 ~ 𝑘 𝑖 : CNNで推定された深度マップ 𝑓𝑐 𝑢𝑟 : 推定時のカメラの焦点距離 𝑓𝑡𝑟 : 学習時のカメラの焦点距離 𝒖 : 2次元座標
  10. 10. キーフレーム追加時のデプス推定改善  直近キーフレーム𝑘𝑗と現キーフレーム𝑘𝑖のデプスマップ𝒟 𝑘 、 デプスの不確かさマップ𝒰 𝑘 を融合する 𝒟 𝑘 𝑖 𝒖 = 𝒰 𝑘 𝑗 𝒗 ∙ 𝒟 𝑘 𝑖 𝒖 + 𝒰 𝑘 𝑖 (𝒖) ∙ 𝒟 𝑘 𝑗 𝒗 𝒰 𝑘 𝑖 𝒖 + 𝒰 𝑘 𝑗 𝒗 𝒰 𝑘 𝑖 𝒖 = 𝒰 𝑘 𝑗 𝒗 ∙ 𝒰 𝑘 𝑖 (𝒖) 𝒰 𝑘 𝑖 𝒖 + 𝒰 𝑘 𝑗 𝒗 キーフレームの情報が 伝播されていく 𝒰 𝑘 𝑗 𝒗 = 𝒟 𝑘 𝑗 𝒗 𝒟 𝑘 𝑖 𝒖 𝒰 𝑘 𝑗 𝒗 + 𝜎 𝑝 2 不確かさマップの定義:𝒰 𝑘 𝑖 (𝒖) = (𝒟 𝑘 𝑖 𝒖 − 𝒟 𝑘 𝑗 𝒗 )2 𝒖 : 𝑘𝑖の2次元座標 𝒗 : 射影された𝑘𝑗での2次元座標 下式で伝播マップ 𝒰 𝑘 𝑗 を作成、融合する 𝜎 𝑝 2 : ホワイトノイズ(の分散)
  11. 11. デプスの継続的な補正  前ページと同じ要領で、直近キーフレームと現フレームの デプスマップ𝒟 𝑘 、デプスの不確かさマップ𝒰 𝑘 を融合して、 キーフレームのデプスマップを補正 𝒟 𝑘 𝑖 𝒖 = 𝒰 𝑡 𝒖 ∙ 𝒟 𝑘 𝑖 𝒖 + 𝒰 𝑘 𝑖 (𝒖) ∙ 𝒟𝑡 𝒗 𝒰 𝑘 𝑖 𝒖 + 𝒰 𝑡 𝒖 𝒰 𝑘 𝑖 𝒖 = 𝒰 𝑡 𝒖 ∙ 𝒰 𝑘 𝑖 (𝒖) 𝒰 𝑘 𝑖 𝒖 + 𝒰 𝑡 𝒖 輝度勾配が高い領域ほど不確かさが小さくなる = 補正されやすい ⇒ CNNでのデプス推定の弱点を補える キーフレーム以外のデプスは[4]で求める [4] J. Engel, J. Sturm, and D. Cremers, “Semi-dense visual odometry for a monocular camera.”, ICCV 2013
  12. 12. 補正結果
  13. 13. 評価実験  3つの実験を実施  SLAMの精度評価  カメラが回転した際の3次元復元  復元結果を利用した領域分割  実施環境  CPU:Xeon 2.4GHz  GPU:Quadro K5200 (メモリ8GB)  メモリ:16GB  CNNはGPU、残りの処理はCPUで実行(リアルタイム)
  14. 14. 精度  ICL-NUIM dataset[5] とTUM RGB-D SLAM dataset[6]を使用 [5] A. Handa, T. Whelan, J. McDonald, and A. Davison, “A benchmark for RGB-D visual odometry, 3D reconstruction and SLAM.”, ICRA 2014 [6] J. Sturm, N. Engelhard, F. Endres, W. Burgard, and D. Cremers. “A benchmark for the evaluation of RGB-D SLAMsystems.”, IROS 2012
  15. 15. 耐回転
  16. 16. 領域分割 領域ラベルを予測するためのネットワーク[7]を追加 [7] K. Tateno, F. Tombari, and N. Navab, “Real-time and scalable incremental segmentation on dense slam. ”, IROS 2015
  17. 17. まとめ  CNNを用いて、従来の単眼SLAMの課題であった 絶対スケールの推定、テクスチャレス領域のデプス推定、 回転への対応を解決した。  3次元モデルでの領域分割にも活用できることを確認

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