視覚・熱カメラデータセットの公開とキャリブレーション不要のマルチモーダル位置合わせ
Visual-Thermal Camera Dataset Release and Multi-Modal Alignment without Calibration Information
視覚カメラと熱カメラのデータセットを公開し、キャリブレーション情報なしでピクセル単位の対応を取る位置合わせ手法を提案した論文。
著者: Frank Mascarich, Kostas Alexis
分類: cs.CV, cs.RO
原文アブストラクト
This report accompanies a dataset release on visual and thermal camera data and details a procedure followed to align such multi-modal camera frames in order to provide pixel-level correspondence between the two without using intrinsic or extrinsic calibration information. To achieve this goal we benefit from progress in the domain of multi-modal image alignment and specifically employ the Mattes Mutual Information Metric to guide the registration process. In the released dataset we release both the raw visual and thermal camera data, as well as the aligned frames, alongside calibration parameters with the goal to better facilitate the investigation on common local/global features across such multi-modal image streams.
関連論文
- AeroIntent: UAVミッション意図認識のための同期マルチモーダルベンチマークマルチモーダル認識
- MultiFly: 実世界マルチモーダル航空データセットと注釈効率の良いラベル転送およびクロスモーダル意味整合性マルチモーダル認識
- GlassFormer: レーダーと深度の融合によるリアルタイムガラスセグメンテーションの学習マルチモーダル認識
- 対数尤度比融合によるドローン・移動ロボット遠隔操作のための解釈可能なマルチモーダルジェスチャ認識マルチモーダル認識
- 照明条件に応じてRGBと赤外線を適応融合する自律追尾タレットシステムの評価マルチモーダル認識
- OmniUnet: RGB・深度・熱画像を用いた惑星探査ローバー向け非構造地形セグメンテーションのマルチモーダルネットワークマルチモーダル認識
