GeoPose3K: Mountain Landscape Dataset for Camera Pose Estimation in Outdoor Environments

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F17%3APU126422" target="_blank" >RIV/00216305:26230/17:PU126422 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0262885617300963?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0262885617300963?via%3Dihub</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2017.05.009" target="_blank" >10.1016/j.imavis.2017.05.009</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

GeoPose3K: Mountain Landscape Dataset for Camera Pose Estimation in Outdoor Environments

Popis výsledku v původním jazyce

We introduce a new dataset called GeoPose3K which contains over three thousand precise camera poses of mountain landscape images. In addition to camera location and orientation, we provide data for training and evaluation of computer vision methods and applications in context of outdoor scenes; synthetic depth maps, normal maps, illumination simulation and semantic labels. To illustrate properties of the dataset, we compare results achieved by state-of-the-art visual geo-localization method on GeoPose3K with results achieved on an existing dataset for visual geo-localization. To foster research of computer vision algorithms for outdoor environments, we propose several novel future use-cases of our new GeoPose3K dataset. 

Název v anglickém jazyce

GeoPose3K: Mountain Landscape Dataset for Camera Pose Estimation in Outdoor Environments

Popis výsledku anglicky

We introduce a new dataset called GeoPose3K which contains over three thousand precise camera poses of mountain landscape images. In addition to camera location and orientation, we provide data for training and evaluation of computer vision methods and applications in context of outdoor scenes; synthetic depth maps, normal maps, illumination simulation and semantic labels. To illustrate properties of the dataset, we compare results achieved by state-of-the-art visual geo-localization method on GeoPose3K with results achieved on an existing dataset for visual geo-localization. To foster research of computer vision algorithms for outdoor environments, we propose several novel future use-cases of our new GeoPose3K dataset. 

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

IMAGE AND VISION COMPUTING

ISSN

0262-8856

e-ISSN

1872-8138

Svazek periodika

2017

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

41

Strana od-do

1-41

Kód UT WoS článku

000413060000001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85028660327