論文の概要: Robust Consistent Video Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05901v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 18:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 10:26:21.339053
• Title: Robust Consistent Video Depth Estimation
• Title（参考訳）: ロバスト一貫性ビデオ深度推定
• Authors: Johannes Kopf, Xuejian Rong, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 本稿では,単眼映像からカメラのカメラポーズと密集した深度マップを推定するアルゴリズムを提案する。 本手法は,(1)低周波大規模アライメントのためのフレキシブルな変形-スプラインと(2)細部奥行き詳細の高周波アライメントのための幾何認識深度フィルタリングとを組み合わせた手法である。 従来の手法とは対照的に, カメラのポーズを入力として必要とせず, かなりの音量, 揺動, 動きのぼやき, 転がりシャッター変形を含む携帯のハンドヘルドキャプチャに頑健な再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.53308117778361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an algorithm for estimating consistent dense depth maps and camera poses from a monocular video. We integrate a learning-based depth prior, in the form of a convolutional neural network trained for single-image depth estimation, with geometric optimization, to estimate a smooth camera trajectory as well as detailed and stable depth reconstruction. Our algorithm combines two complementary techniques: (1) flexible deformation-splines for low-frequency large-scale alignment and (2) geometry-aware depth filtering for high-frequency alignment of fine depth details. In contrast to prior approaches, our method does not require camera poses as input and achieves robust reconstruction for challenging hand-held cell phone captures containing a significant amount of noise, shake, motion blur, and rolling shutter deformations. Our method quantitatively outperforms state-of-the-arts on the Sintel benchmark for both depth and pose estimations and attains favorable qualitative results across diverse wild datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単眼映像からカメラのカメラポーズと密集した深度マップを推定するアルゴリズムを提案する。 我々は,一像深度推定のために訓練された畳み込みニューラルネットワークと幾何学的最適化を併用して,スムーズなカメラ軌跡を推定し,詳細かつ安定した深度再構成を行う。 本手法は,(1)低周波大規模アライメントのためのフレキシブルな変形-スプラインと(2)細部奥行き詳細の高周波アライメントのための幾何認識深度フィルタリングとを組み合わせた手法である。 従来の手法とは対照的に, カメラのポーズを入力として必要とせず, かなりの音量, 揺動, 動きのぼやき, 転がりシャッター変形を含む携帯のハンドヘルドキャプチャに頑健な再構成を実現する。 提案手法は,深度とポーズの両面でSintelベンチマークの精度を定量的に上回り,様々な野生のデータセットの質的な結果が得られる。

関連論文リスト

• Robust and Flexible Omnidirectional Depth Estimation with Multiple 360° Cameras [8.850391039025077]
  我々は、複数の360度カメラの幾何的制約と冗長情報を用いて、頑健で柔軟な全方位深度推定を実現する。 この2つのアルゴリズムは, 土壌パノラマ入力を施した場合でも, 精度よく深度マップを予測し, 最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T07:31:48Z)
• Shakes on a Plane: Unsupervised Depth Estimation from Unstabilized Photography [54.36608424943729]
  2秒で取得した12メガピクセルのRAWフレームの「長バースト」では,自然手震動のみからの視差情報で高品質のシーン深度を回復できることが示されている。 我々は、長時間バーストデータにニューラルRGB-D表現を適合させるテスト時間最適化手法を考案し、シーン深度とカメラモーションを同時に推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T18:54:34Z)
• Multi-Camera Collaborative Depth Prediction via Consistent Structure Estimation [75.99435808648784]
  本稿では,新しいマルチカメラ協調深度予測法を提案する。 カメラ間の構造的整合性を維持しながら、大きな重なり合う領域を必要としない。 DDADおよびNuScenesデータセットの実験結果から,本手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T03:44:34Z)
• Uncertainty Guided Depth Fusion for Spike Camera [49.41822923588663]
  スパイクカメラのための単分子およびステレオ深度推定ネットワークの予測を融合させる新しい不確かさ誘導深度融合(UGDF)フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、ステレオスパイク深さ推定がより近い範囲でより良い結果をもたらすという事実に動機づけられている。 従来のカメラ深度推定よりもスパイク深度推定の利点を示すため、我々はCitySpike20Kというスパイク深度データセットに貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T13:04:01Z)
• Boosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution via Content-Adaptive Multi-Resolution Merging [14.279471205248534]
  本研究では,一貫したシーン構造と高周波の詳細が深度推定性能に与える影響を示す。 本稿では,画像全体の深さ推定を改善する二重推定法と,局所的な詳細を付加するパッチ選択法を提案する。 異なる解像度での推定とコンテキストの変化を組み合わせることで、高精細度でマルチメガピクセルの深度マップを作成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T17:55:15Z)
• Deep Two-View Structure-from-Motion Revisited [83.93809929963969]
  2次元構造移動(SfM)は3次元再構成と視覚SLAMの基礎となる。 古典パイプラインの適切性を活用することで,深部2視点sfmの問題を再検討することを提案する。 本手法は,1)2つのフレーム間の密対応を予測する光フロー推定ネットワーク,2)2次元光フロー対応から相対カメラポーズを計算する正規化ポーズ推定モジュール,3)エピポーラ幾何を利用して探索空間を縮小し,密対応を洗練し,相対深度マップを推定するスケール不変深さ推定ネットワークからなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T15:31:20Z)
• DeepRelativeFusion: Dense Monocular SLAM using Single-Image Relative Depth Prediction [4.9188958016378495]
  本稿では,一様一貫した3次元構造を復元できる,ディープフュージョンと呼ばれる高密度単分子SLAMシステムを提案する。 視覚的SLAMを用いて、カメラのポーズと奥行きの半深度マップを確実に復元し、それから相対深度予測を用いて半深度マップを密度化し、ポーズグラフを精査する。 我々のシステムは、最先端の高密度SLAMシステムよりも、大規模なマージンによる高密度再構成精度で定量的に性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-07T05:22:29Z)
• Video Depth Estimation by Fusing Flow-to-Depth Proposals [65.24533384679657]
  本稿では,映像深度推定のためのフロー・ツー・ディープス・レイヤの異なる手法を提案する。 モデルは、フロー・トゥ・ディープス層、カメラ・ポーズ・リファインメント・モジュール、ディープ・フュージョン・ネットワークから構成される。 提案手法は,最先端の深度推定法より優れ,合理的なデータセット一般化能力を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-30T10:45:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。