論文の概要: Learning Joint 2D-3D Representations for Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12402v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 22:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:27:19.145850
• Title: Learning Joint 2D-3D Representations for Depth Completion
• Title（参考訳）: 深度完了のための2次元3次元共同表現の学習
• Authors: Yun Chen, Bin Yang, Ming Liang, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 2Dおよび3Dの関節の特徴を抽出することを学ぶシンプルで効果的なニューラルネットワークブロックを設計します。 具体的には、画像画素に2D畳み込みと3D点に連続畳み込みを施した2つのドメイン固有のサブネットワークから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.62843376586216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the problem of depth completion from RGBD data. Towards this goal, we design a simple yet effective neural network block that learns to extract joint 2D and 3D features. Specifically, the block consists of two domain-specific sub-networks that apply 2D convolution on image pixels and continuous convolution on 3D points, with their output features fused in image space. We build the depth completion network simply by stacking the proposed block, which has the advantage of learning hierarchical representations that are fully fused between 2D and 3D spaces at multiple levels. We demonstrate the effectiveness of our approach on the challenging KITTI depth completion benchmark and show that our approach outperforms the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGBDデータからの深度補完問題に取り組む。 この目標に向けて,2dと3dのジョイント特徴を抽出することを学ぶ,単純かつ効果的なニューラルネットワークブロックをデザインする。 具体的には、画像画素に2D畳み込みと3D点に連続畳み込みを施した2つのドメイン固有のサブネットワークで構成され、その出力特性は画像空間に融合する。 提案したブロックを積み重ねることで,複数のレベルで2次元空間と3次元空間の間に完全に融合した階層表現を学習することができる。 我々は,KITTI深度補完ベンチマークにおけるアプローチの有効性を実証し,提案手法が最先端の手法よりも優れていることを示す。

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