論文の概要: Project to Adapt: Domain Adaptation for Depth Completion from Noisy and Sparse Sensor Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01034v2
• Date: Wed, 5 Aug 2020 14:46:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 06:40:32.831683
• Title: Project to Adapt: Domain Adaptation for Depth Completion from Noisy and Sparse Sensor Data
• Title（参考訳）: 適応プロジェクト:ノイズおよびスパースセンサデータからの奥行き補完のための領域適応
• Authors: Adrian Lopez-Rodriguez and Benjamin Busam and Krystian Mikolajczyk
• Abstract要約: 実領域や追加センサにアノテーションを付加することなく,合成データから学習した疎深度補完のためのドメイン適応手法を提案する。 提案手法は,RGB+LiDARセットアップにおける実センサノイズをシミュレートし,合成ドメイン内の実LiDAR入力を投影によりシミュレーションし,実雑音LiDARをフィルタリングし,CycleGANアプローチを用いて合成RGB画像に適応する3つのモジュールからなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.050220048154596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth completion aims to predict a dense depth map from a sparse depth input. The acquisition of dense ground truth annotations for depth completion settings can be difficult and, at the same time, a significant domain gap between real LiDAR measurements and synthetic data has prevented from successful training of models in virtual settings. We propose a domain adaptation approach for sparse-to-dense depth completion that is trained from synthetic data, without annotations in the real domain or additional sensors. Our approach simulates the real sensor noise in an RGB+LiDAR set-up, and consists of three modules: simulating the real LiDAR input in the synthetic domain via projections, filtering the real noisy LiDAR for supervision and adapting the synthetic RGB image using a CycleGAN approach. We extensively evaluate these modules against the state-of-the-art in the KITTI depth completion benchmark, showing significant improvements.
• Abstract（参考訳）: 深さ完了はスパース深度入力から密度深度マップを予測することを目的としている。 深度設定のための密接な基底真理アノテーションの取得は困難であり、同時に実際のLiDAR測定と合成データのドメインギャップが、仮想設定におけるモデルのトレーニングを成功させるのを妨げている。 実領域や追加センサにアノテーションを付加することなく,合成データから学習した疎深度補完のためのドメイン適応手法を提案する。 提案手法は,RGB+LiDARセットアップにおける実センサノイズをシミュレートし,合成ドメイン内の実LiDAR入力を投影によりシミュレーションし,実雑音LiDARをフィルタリングし,CycleGANアプローチを用いて合成RGB画像に適応する3つのモジュールからなる。 我々は,これらのモジュールをKITTI深度補完ベンチマークの最先端技術に対して広範囲に評価し,大幅な改善を示した。

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