論文の概要: How semantic and geometric information mutually reinforce each other in ToF object localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12002v1
• Date: Thu, 27 Aug 2020 09:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 08:01:53.807496
• Title: How semantic and geometric information mutually reinforce each other in ToF object localization
• Title（参考訳）: tofオブジェクトローカライゼーションにおける意味的・幾何学的情報の相互強化
• Authors: Antoine Vanderschueren, Victor Joos, Christophe De Vleeschouwer
• Abstract要約: 本研究では,光の時間(ToF)センサによって提供される強度・深度情報画像から3Dオブジェクトをローカライズする手法を提案する。 提案手法は,従来のCNNアーキテクチャと比較して,分割と局所化の精度を著しく向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.47618043504105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel approach to localize a 3D object from the intensity and depth information images provided by a Time-of-Flight (ToF) sensor. Our method uses two CNNs. The first one uses raw depth and intensity images as input, to segment the floor pixels, from which the extrinsic parameters of the camera are estimated. The second CNN is in charge of segmenting the object-of-interest. As a main innovation, it exploits the calibration estimated from the prediction of the first CNN to represent the geometric depth information in a coordinate system that is attached to the ground, and is thus independent of the camera elevation. In practice, both the height of pixels with respect to the ground, and the orientation of normals to the point cloud are provided as input to the second CNN. Given the segmentation predicted by the second CNN, the object is localized based on point cloud alignment with a reference model. Our experiments demonstrate that our proposed two-step approach improves segmentation and localization accuracy by a significant margin compared to a conventional CNN architecture, ignoring calibration and height maps, but also compared to PointNet++.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,光の時間(ToF)センサによって提供される強度・深度情報画像から3Dオブジェクトをローカライズする手法を提案する。 我々の方法は2つのCNNを使う。 1つ目は、カメラの外部パラメータを推定するフロアピクセルを分割するために、入力として生の深度画像と強度画像を使用する。 第2のCNNは、関心のオブジェクトのセグメント化を担当している。 主な革新として、第1のCNNの予測から推定されるキャリブレーションを利用して、地上に取り付けられた座標系における幾何学的深度情報を表現する。 実際には、第2CNNへの入力として、地上に対する画素の高さと点雲に対する正規値の向きの両方が提供される。 第2のCNNによって予測されるセグメンテーションを考えると、オブジェクトは参照モデルとのポイントクラウドアライメントに基づいてローカライズされる。 提案手法は,従来のcnnアーキテクチャに比べて,キャリブレーションや高さマップを無視するだけでなく,pointnet++と比較して,セグメンテーションやローカライゼーションの精度をかなり向上させる。

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