論文の概要: A Lightweight Neural Network for Monocular View Generation with Occlusion Handling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12577v1
• Date: Fri, 24 Jul 2020 15:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 06:58:37.083893
• Title: A Lightweight Neural Network for Monocular View Generation with Occlusion Handling
• Title（参考訳）: 閉塞ハンドリングによる単眼ビュー生成のための軽量ニューラルネットワーク
• Authors: Simon Evain and Christine Guillemot
• Abstract要約: 1枚の画像からビュー合成を行うステレオデータペアに基づいて訓練された,非常に軽量なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 この作業は、挑戦的なKITTIデータセットにおいて、視覚的および計量的に最先端のアプローチよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.74874316127603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, we present a very lightweight neural network architecture, trained on stereo data pairs, which performs view synthesis from one single image. With the growing success of multi-view formats, this problem is indeed increasingly relevant. The network returns a prediction built from disparity estimation, which fills in wrongly predicted regions using a occlusion handling technique. To do so, during training, the network learns to estimate the left-right consistency structural constraint on the pair of stereo input images, to be able to replicate it at test time from one single image. The method is built upon the idea of blending two predictions: a prediction based on disparity estimation, and a prediction based on direct minimization in occluded regions. The network is also able to identify these occluded areas at training and at test time by checking the pixelwise left-right consistency of the produced disparity maps. At test time, the approach can thus generate a left-side and a right-side view from one input image, as well as a depth map and a pixelwise confidence measure in the prediction. The work outperforms visually and metric-wise state-of-the-art approaches on the challenging KITTI dataset, all while reducing by a very significant order of magnitude (5 or 10 times) the required number of parameters (6.5 M).
• Abstract（参考訳）: 本稿では、1つの画像からビュー合成を行うステレオデータペアに基づいて訓練された、非常に軽量なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 マルチビューフォーマットの成功に伴い、この問題はますます重要になっている。 ネットワークは、オクルージョンハンドリング技術を用いて誤った予測領域を満たす不一致推定から構築された予測を返す。 トレーニング中、ネットワークはステレオ入力画像のペアに対する左右の一貫性構造制約を推定し、1つの画像からテスト時にそれを再現できるようにする。 本手法は,差分推定に基づく予測と,隠蔽領域における直接最小化に基づく予測という,2つの予測をブレンドするアイデアに基づいて構築される。 ネットワークはまた、生成した不一致マップのピクセル毎の左-右一貫性をチェックすることで、トレーニングやテスト時にこれらのオクルードされた領域を識別することができる。 テスト時に、1つの入力画像から左サイドと右サイドのビューを生成することができ、予測における深度マップと画素単位の信頼度を測定することができる。 この研究は、要求されるパラメータ数(6.5M)の非常に大きな桁(5倍から10倍)を減らしながら、挑戦的なKITTIデータセットに対して視覚的および計量的に最先端のアプローチより優れている。

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