Camera Re-Localization with Data Augmentation by Image Rendering and Image-to-Image Translation
Creators: name: Müller, Markus
Publisher: name: Karlsruhe
Year: 2020
Subjects: Image
Localization
3D
Deep Learning
Convolutional Neural Networks
CNNs
Generative Adversarial Networks
GANs

description: Die Selbstlokalisierung von Automobilen, Robotern oder unbemannten Luftfahrzeugen sowie die Selbstlokalisierung von Fußgängern ist und wird für eine Vielzahl an Anwendungen von hohem Interesse sein. Eine Hauptaufgabe ist die autonome Navigation von solchen Fahrzeugen, wobei die Lokalisierung in der umgebenden Szene eine Schlüsselkomponente darstellt. Da Kameras etablierte fest verbaute Sensoren in Automobilen, Robotern und unbemannten Luftfahrzeugen sind, ist der Mehraufwand diese auch für Aufgaben der Lokalisierung zu verwenden gering bis gar nicht vorhanden. Das gleiche gilt für die Selbstlokalisierung von Fußgängern, bei der Smartphones als mobile Plattformen für Kameras zum Einsatz kommen. Kamera-Relokalisierung, bei der die Pose einer Kamera bezüglich einer festen Umgebung bestimmt wird, ist ein wertvoller Prozess um eine Lösung oder Unterstützung der Lokalisierung für Fahrzeuge oder Fußgänger darzustellen. Kameras sind zudem kostengünstige Sensoren welche im Alltag von Menschen und Maschinen etabliert sind. Die Unterstützung von Kamera-Relokalisierung ist nicht auf Anwendungen bezüglich der Navigation begrenzt, sondern kann allgemein zur Unterstützung von Bildanalyse oder Bildverarbeitung wie Szenenrekonstruktion, Detektion, Klassifizierung oder ähnlichen Anwendungen genutzt werden. Für diese Zwecke, befasst sich diese Arbeit mit der Verbesserung des Prozesses der Kamera-Relokalisierung. Da Convolutional Neural Networks (CNNs) und hybride Lösungen um die Posen von Kameras zu bestimmen in den letzten Jahren mit etablierten manuell entworfenen Methoden konkurrieren, ist der Fokus in dieser Thesis auf erstere Methoden gesetzt. Die Hauptbeiträge dieser Arbeit beinhalten den Entwurf eines CNN zur Schätzung von Kameraposen, wobei der Schwerpunkt auf einer flachen Architektur liegt, die den Anforderungen an mobile Plattformen genügt. Dieses Netzwerk erreicht Genauigkeiten in gleichem Grad wie tiefere CNNs mit umfangreicheren Modelgrößen. Desweiteren ist die Performanz von CNNs stark von der Quantität und Qualität der zugrundeliegenden Trainingsdaten, die für die Optimierung genutzt werden, abhängig. Daher, befassen sich die weiteren Beiträge dieser Thesis mit dem Rendern von Bildern und Bild-zu-Bild Umwandlungen zur Erweiterung solcher Trainingsdaten. Das generelle Erweitern solcher Trainingsdaten wird Data Augmentation (DA) genannt. Für das Rendern von Bildern zur nützlichen Erweiterung von Trainingsdaten werden 3D Modelle genutzt. Generative Adversarial Networks (GANs) dienen zur Bild-zu-Bild Umwandlung. Während das Rendern von Bildern die Quantität in einem Bilddatensatz erhöht, verbessert die Bild-zu-Bild Umwandlung die Qualität dieser gerenderten Daten. Experimente werden sowohl mit erweiterten Datensätzen aus gerenderten Bildern als auch mit umgewandelten Bildern durchgeführt. Beide Ansätze der DA tragen zur Verbesserung der Genauigkeit der Lokalisierung bei. Somit werden in dieser Arbeit Kamera-Relokalisierung mit modernsten Methoden durch DA verbessert.