論文の概要: SelfDeco: Self-Supervised Monocular Depth Completion in Challenging Indoor Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04977v2
• Date: Sun, 11 Apr 2021 04:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 08:08:21.062233
• Title: SelfDeco: Self-Supervised Monocular Depth Completion in Challenging Indoor Environments
• Title（参考訳）: SelfDeco: 屋内環境における自己監督型単分子深度補完
• Authors: Jaehoon Choi, Dongki Jung, Yonghan Lee, Deokhwa Kim, Dinesh Manocha, and Donghwan Lee
• Abstract要約: 自己教師付き単分子深度補完のための新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法は,深度ラベルを含まない疎深度測定とそれに対応する単眼ビデオシーケンスのみを必要とするニューラルネットワークのトレーニングに基づく。 我々の自己監督アルゴリズムは、テクスチャのない領域、光沢のない透明な表面、非ランバートの表面、動く人々、より長く多様な深度範囲、複雑なエゴモーションによって捉えられたシーンを含む屋内環境に挑戦するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.761917113239996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel algorithm for self-supervised monocular depth completion. Our approach is based on training a neural network that requires only sparse depth measurements and corresponding monocular video sequences without dense depth labels. Our self-supervised algorithm is designed for challenging indoor environments with textureless regions, glossy and transparent surface, non-Lambertian surfaces, moving people, longer and diverse depth ranges and scenes captured by complex ego-motions. Our novel architecture leverages both deep stacks of sparse convolution blocks to extract sparse depth features and pixel-adaptive convolutions to fuse image and depth features. We compare with existing approaches in NYUv2, KITTI, and NAVERLABS indoor datasets, and observe 5-34 % improvements in root-means-square error (RMSE) reduction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付き単眼深度完了のための新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法は,深度ラベルを含まない疎深度測定とそれに対応する単眼ビデオシーケンスのみを必要とするニューラルネットワークのトレーニングに基づく。 我々の自己監督アルゴリズムは、テクスチャのない領域、光沢のない透明な表面、非ランバートの表面、動く人々、より長く多様な深度範囲、複雑なエゴモーションによって捉えられたシーンを含む屋内環境に挑戦するために設計されている。 我々の新しいアーキテクチャは、スパース深度特徴と画素適応畳み込みを抽出し、画像と深度特徴を融合する。 我々は、NYUv2、KITTI、NAVERLABS屋内データセットの既存のアプローチと比較し、ルート平均二乗誤差(RMSE)の5～34パーセントの改善を観察した。

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