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[導(dǎo)讀]5月20日消息,阿里巴巴達(dá)摩院XR實(shí)驗(yàn)室提出新的三維定位地圖壓縮算法,在保證視覺定位精度的前提下將地圖壓縮250多倍,使之可存儲(chǔ)于手機(jī)等端側(cè)設(shè)備。相關(guān)論文被計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì)CVPR 2022收錄。據(jù)悉,該實(shí)驗(yàn)室持續(xù)優(yōu)化自研三維算法,在建圖、定位等核心技術(shù)模塊屢有創(chuàng)新,多個(gè)論文成果先后被國際頂會(huì)收錄。

5月20日消息,阿里巴巴達(dá)摩院XR實(shí)驗(yàn)室提出新的三維定位地圖壓縮算法,在保證視覺定位精度的前提下將地圖壓縮250多倍,使之可存儲(chǔ)于手機(jī)等端側(cè)設(shè)備。相關(guān)論文被計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì)CVPR 2022收錄。據(jù)悉,該實(shí)驗(yàn)室持續(xù)優(yōu)化自研三維算法,在建圖、定位等核心技術(shù)模塊屢有創(chuàng)新,多個(gè)論文成果先后被國際頂會(huì)收錄。

3D視覺定位是沉浸式互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)之一。標(biāo)準(zhǔn)的3D視覺定位方法需提前構(gòu)建特定場景的3D地圖,使之可與相機(jī)拍攝的2D圖片進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,以計(jì)算用戶的位置和姿態(tài)。但3D地圖體量巨大,對(duì)存儲(chǔ)空間需求較高,無法部署在內(nèi)存和帶寬有限的手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備。

業(yè)界對(duì)3D地圖的輕量化做了諸多探索,在前人工作基礎(chǔ)上,達(dá)摩院XR實(shí)驗(yàn)室提出新方法SceneSqueezer,將3D地圖壓縮250倍以上,并使精度損失控制在較小范圍,實(shí)現(xiàn)模型大小和定位精度的平衡。

SceneSqueezer采用分層策略對(duì)3D地圖進(jìn)行壓縮

根據(jù)論文SceneSqueezer: Learning to Compress Scene for Camera Relocalization,達(dá)摩院團(tuán)隊(duì)采用分層策略對(duì)3D地圖進(jìn)行壓縮,首先利用成對(duì)的共可見性信息對(duì)數(shù)據(jù)庫圖像進(jìn)行聚類,將場景劃分為多個(gè)集群分別壓縮;其次,基于最終的位姿估計(jì)精度,學(xué)習(xí)選擇每個(gè)圖片的特征點(diǎn);最后通過特征量化方法壓縮特征點(diǎn)的描述。該算法在Cambridge Landmarks、Aachen Day-Night等室外場景數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)于既有方法的表現(xiàn)。

達(dá)摩院XR實(shí)驗(yàn)室高級(jí)算法專家董子龍介紹,XR團(tuán)隊(duì)自研三維算法體系,在建圖、定位等核心技術(shù)模塊屢有突破,今年已有多篇論文入選頂會(huì)。如Quadtree Attention for Vision Transformer提出四叉樹注意力機(jī)制,提升了基于視覺任務(wù)的Transformer模型的性能,入選深度學(xué)習(xí)頂會(huì)ICLR 2022;Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation提出單相機(jī)深度估計(jì)算法,利用消費(fèi)級(jí)全景相機(jī)就可完成深度估計(jì)任務(wù),大大降低三維建圖成本,文章被CVPR 2022錄用。

達(dá)摩院XR實(shí)驗(yàn)室在杭州文三街開發(fā)的“AR打卡”項(xiàng)目

XR實(shí)驗(yàn)室是達(dá)摩院新近成立的實(shí)驗(yàn)室,致力于研究下一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),該團(tuán)隊(duì)研發(fā)的AR、VR技術(shù)已落地跨境電商、數(shù)字城區(qū)等多個(gè)場景,如為杭州文三數(shù)字生活街區(qū)建造1:1還原的三維“數(shù)字孿生體”,為杭州奧體中心10萬平米地下停車場開發(fā)AR導(dǎo)航服務(wù)等。

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