論文の概要: Full Surround Monodepth from Multiple Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00152v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 22:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:43:53.505916
• Title: Full Surround Monodepth from Multiple Cameras
• Title（参考訳）: 複数のカメラからの完全なサラウンドモノディフ
• Authors: Vitor Guizilini, Igor Vasiljevic, Rares Ambrus, Greg Shakhnarovich, Adrien Gaidon
• Abstract要約: 自己監督単眼深度と自我運動推定を大型フォトベースラインマルチカメラリグに拡張します。 私たちは、典型的なLiDARスキャナーと同じ全周360度の視野をカバーする、高密度で一貫性のあるスケールアウェアポイントクラウドを生成する単一のネットワークを学びます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.145598985137468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised monocular depth and ego-motion estimation is a promising approach to replace or supplement expensive depth sensors such as LiDAR for robotics applications like autonomous driving. However, most research in this area focuses on a single monocular camera or stereo pairs that cover only a fraction of the scene around the vehicle. In this work, we extend monocular self-supervised depth and ego-motion estimation to large-baseline multi-camera rigs. Using generalized spatio-temporal contexts, pose consistency constraints, and carefully designed photometric loss masking, we learn a single network generating dense, consistent, and scale-aware point clouds that cover the same full surround 360 degree field of view as a typical LiDAR scanner. We also propose a new scale-consistent evaluation metric more suitable to multi-camera settings. Experiments on two challenging benchmarks illustrate the benefits of our approach over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のようなロボティクスアプリケーションにLiDARのような高価な深度センサーを置き換えたり補ったりするための、自己監督された単眼深度とエゴモーション推定は有望なアプローチである。 しかし、この分野のほとんどの研究は、車両の周囲のシーンのごく一部をカバーする単一の単眼カメラまたはステレオペアに焦点を当てている。 本研究では,モノクラー自己監督深度とエゴモーション推定を大規模マルチカメラリグに拡張する。 一般化された時空間コンテキストを用いて、一貫性の制約に対処し、慎重に設計された測光損失マスキングを用いて、一般的なLiDARスキャナと同様の周囲360度視野をカバーする高密度で一貫したスケール対応の点雲を生成する単一ネットワークを学習する。 また,マルチカメラ設定に適した新しいスケール一貫性評価指標を提案する。 2つの挑戦的なベンチマークの実験は、強力なベースラインに対する我々のアプローチの利点を示しています。

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