《CAMERAS AS RAYS: POSE ESTIMATION VIA RAY DIFFUSION》阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.14817

项目地址：https://github.com/jasonyzhang/RayDiffusion

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任务：

                                                        3D重建的估计相机姿势任务

挑战：

                                                        稀疏采样视图(<10)估计相机位姿

本文提出解决：

    与现有的追求摄像机外部全局参数化的自上而下预测的方法相反，作者提出了一种相机姿态的分布式表示，将相机视为一束光线。这种表示允许与空间图像特征紧密耦合，从而提高姿态精度。

大致过程：

基于回归：

        首先将image分为多个patch，其次将相机表示为射线，每条射线都以相机中心作为出发点，射向image中的对应patch中心，这时可以将相机表示为射线，同时射线的汇聚中心为相机中心

基于去噪模型：

        经典diffusion model结构。将image每个patch所对应的射向(GT)进行加噪，然后image作为condition进行去噪，优化射线的位置。

贡献：

         1. 将位姿预测任务重新表述为推断每个图像块的光束方程，而不是推断全局相机参数化。

         2. 提出了一种简单的基于回归的方法，用于在稀疏采样视图中推断这种表示，并展示了即使是这种简单的方法也超过了最新技术。

         3. 扩展了这种方法，通过学习基于光束的相机参数化的去噪扩散模型来捕捉相机分布，从而进一步提高了性能。