論文の概要: Depth estimation from 4D light field videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03021v2
- Date: Tue, 8 Dec 2020 08:25:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-22 12:09:44.781940
- Title: Depth estimation from 4D light field videos
- Title（参考訳）: 4次元光フィールドビデオからの深度推定
- Authors: Takahiro Kinoshita and Satoshi Ono
- Abstract要約: 本稿では,4次元LFビデオからの深度推定のためのエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
その結果, 時間情報が雑音域における深度推定精度の向上に寄与することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2944868613449219
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Depth (disparity) estimation from 4D Light Field (LF) images has been a
research topic for the last couple of years. Most studies have focused on depth
estimation from static 4D LF images while not considering temporal information,
i.e., LF videos. This paper proposes an end-to-end neural network architecture
for depth estimation from 4D LF videos. This study also constructs a
medium-scale synthetic 4D LF video dataset that can be used for training deep
learning-based methods. Experimental results using synthetic and real-world 4D
LF videos show that temporal information contributes to the improvement of
depth estimation accuracy in noisy regions. Dataset and code is available at:
https://mediaeng-lfv.github.io/LFV_Disparity_Estimation
- Abstract（参考訳）: 4D光場(LF)画像からの深度(差分)の推定は、ここ数年研究課題となっている。
ほとんどの研究は、時間的情報、すなわちLFビデオを考慮していない静的な4次元LF画像からの深さ推定に焦点を当てている。
本稿では,4次元LFビデオからの深度推定のためのエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本研究は,深層学習に基づく手法の訓練に使用できる中規模の4次元LFビデオデータセットを構築した。
合成および実世界の4D LFビデオによる実験結果から,時空間情報は雑音域における深度推定精度の向上に寄与することが示された。
Dataset と code は https://mediaeng-lfv.github.io/LFV_Disparity_Estimation で利用可能である。
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