論文の概要: Efficient Depth Completion Using Learned Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01110v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 11:57:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:58:45.910933
• Title: Efficient Depth Completion Using Learned Bases
• Title（参考訳）: 学習ベースを用いた効率的な深度補完
• Authors: Yiran Zhong, Yuchao Dai, Hongdong Li
• Abstract要約: 深度補正のための新しい大域的幾何制約を提案する。 低次元部分空間上によく配置される深さ写像を仮定することにより、高密度深度写像は全解像度の主深度基底の重み付け和で近似することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.0808155168311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new global geometry constraint for depth completion. By assuming depth maps often lay on low dimensional subspaces, a dense depth map can be approximated by a weighted sum of full-resolution principal depth bases. The principal components of depth fields can be learned from natural depth maps. The given sparse depth points are served as a data term to constrain the weighting process. When the input depth points are too sparse, the recovered dense depth maps are often over smoothed. To address this issue, we add a colour-guided auto-regression model as another regularization term. It assumes the reconstructed depth maps should share the same nonlocal similarity in the accompanying colour image. Our colour-guided PCA depth completion method has closed-form solutions, thus can be efficiently solved and is significantly more accurate than PCA only method. Extensive experiments on KITTI and Middlebury datasets demonstrate the superior performance of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深度完備のための新しい大域的幾何制約を提案する。 低次元部分空間上によく配置される深さ写像を仮定することにより、高密度深度写像は全解像度の主深度基底の重み付け和で近似することができる。 深度場の主成分は自然深さ写像から学ぶことができる。 与えられたスパース深さ点を重み付け過程を制約するためのデータ項として提供する。 入力深度が小さすぎると、回収された濃密深度マップはしばしば平滑化される。 この問題に対処するために、別の正規化項としてカラー誘導自動回帰モデルを追加します。 再構成された深度マップは、付随するカラー画像で同じ非局所的な類似性を共有すべきであると仮定する。 色誘導型PCA深度解法は閉形解であり,効率よく解き,PCA法よりも精度が高い。 kitti と middlebury データセットの広範な実験により,提案手法の優れた性能を示す。

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