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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- 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 補正結果
- 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. 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. 耐回転
- 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