論文の概要: Scene Completeness-Aware Lidar Depth Completion for Driving Scenario

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06945v3
• Date: Sat, 20 Feb 2021 23:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 09:14:33.605686
• Title: Scene Completeness-Aware Lidar Depth Completion for Driving Scenario
• Title（参考訳）: 運転シナリオにおけるシーン完全性を考慮したライダー深度補完
• Authors: Cho-Ying Wu, Ulrich Neumann
• Abstract要約: 本稿では,Scene Completeness-Aware Depth Completion (SCADC)を導入し,詳細なシーン構造と完全なシーン構造を持つ深度マップに生ライダースキャンを組み込む。 近年のライダーのスパース深度補完は下層のみに焦点を当てており,KITTIなどの既存のデータセットでは上層部に対する基盤構造が得られていないため,上層部における不規則な推定が可能である。 我々は,大型トラックやロード車などの走行シナリオにおいて,物体はシーンの上部にまで拡張可能であることを論じる。したがって,RGBDアルゴリズムでは,上部シーン推定を構造化した深度マップが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.74710649245842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Scene Completeness-Aware Depth Completion (SCADC) to complete raw lidar scans into dense depth maps with fine and complete scene structures. Recent sparse depth completion for lidars only focuses on the lower scenes and produces irregular estimations on the upper because existing datasets, such as KITTI, do not provide groundtruth for upper areas. These areas are considered less important since they are usually sky or trees of less scene understanding interest. However, we argue that in several driving scenarios such as large trucks or cars with loads, objects could extend to the upper parts of scenes. Thus depth maps with structured upper scene estimation are important for RGBD algorithms. SCADC adopts stereo images that produce disparities with better scene completeness but are generally less precise than lidars, to help sparse lidar depth completion. To our knowledge, we are the first to focus on scene completeness of sparse depth completion. We validate our SCADC on both depth estimate precision and scene-completeness on KITTI. Moreover, we experiment on less-explored outdoor RGBD semantic segmentation with scene completeness-aware D-input to validate our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Scene Completeness-Aware Depth Completion (SCADC)を導入し,詳細なシーン構造と完全なシーン構造を持つ深度マップに生ライダースキャンを組み込む。 最近のlidarの奥行きは低いシーンにのみ焦点を合わせており、kittiのような既存のデータセットが上層部に基部を提供していないため、上層で不規則な推定を行う。 これらの地域は、通常、風景理解の少ない空や木であるため、重要ではないと考えられている。 しかし、大型トラックや積載車のようないくつかの運転シナリオでは、物体はシーンの上部まで伸びる可能性がある。 したがって、rgbdアルゴリズムでは構造化上シーン推定を伴う深度マップが重要である。 SCADCは、シーンの完全性に優れた相違をもたらすステレオ画像を採用するが、ライダーよりも一般的には正確ではない。 我々の知る限りでは、我々はスパース深度完了のシーン完全性に最初に焦点を当てている。 我々は,KITTIにおける深度推定精度とシーン完全性の両方についてSCADCを検証した。 さらに,シーン完全性を考慮したd入力を用いたアウトドアrgbdセマンティクスセグメンテーションを実験し,提案手法の有効性を検証した。

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