論文の概要: Pixel-Pair Occlusion Relationship Map(P2ORM): Formulation, Inference & Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12088v1
• Date: Thu, 23 Jul 2020 15:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 12:49:44.370328
• Title: Pixel-Pair Occlusion Relationship Map(P2ORM): Formulation, Inference & Application
• Title（参考訳）: 画素対閉塞関係図(P2ORM):定式化・推論・応用
• Authors: Xuchong Qiu and Yang Xiao and Chaohui Wang and Renaud Marlet
• Abstract要約: 2次元画像における幾何学的閉塞に関する概念(意味論を無視する)を定式化する。 本稿では, 画素対閉塞関係を用いて, 閉塞境界と閉塞方向の両方を統一的に定式化することを提案する。 各種データセットの実験により,本手法が既存の手法よりも優れていることが示された。 また,最新のモノクル深度推定法の性能を一貫して向上する新しい深度マップの改良手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.63938300312815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We formalize concepts around geometric occlusion in 2D images (i.e., ignoring semantics), and propose a novel unified formulation of both occlusion boundaries and occlusion orientations via a pixel-pair occlusion relation. The former provides a way to generate large-scale accurate occlusion datasets while, based on the latter, we propose a novel method for task-independent pixel-level occlusion relationship estimation from single images. Experiments on a variety of datasets demonstrate that our method outperforms existing ones on this task. To further illustrate the value of our formulation, we also propose a new depth map refinement method that consistently improve the performance of state-of-the-art monocular depth estimation methods. Our code and data are available at http://imagine.enpc.fr/~qiux/P2ORM/.
• Abstract（参考訳）: 我々は2次元画像における幾何学的閉塞に関する概念を定式化し(つまり意味を無視する)、画素対閉塞関係による閉塞境界と閉塞方向の統一的な定式化を提案する。 前者は大規模に正確なオクルージョンデータセットを生成する方法を提供し,後者は,タスク非依存の画素レベルのオクルージョン関係を単一画像から推定する新しい手法を提案する。 各種データセットの実験により,本手法が既存の手法よりも優れていることが示された。 さらに,提案手法の有効性を示すために,最先端の単眼深度推定法の性能を一貫して向上させる新しい深度マップ改良法を提案する。 私たちのコードとデータはhttp://imagine.enpc.fr/~qiux/P2ORM/で利用可能です。

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