論文の概要: FaDIV-Syn: Fast Depth-Independent View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13139v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 16:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 15:05:40.232184
• Title: FaDIV-Syn: Fast Depth-Independent View Synthesis
• Title（参考訳）: FaDIV-Syn:高速深度非依存ビュー合成
• Authors: Andre Rochow, Max Schwarz, Michael Weinmann, Sven Behnke
• Abstract要約: 高速深度に依存しないビュー合成法であるFaDIV-Synを紹介する。 我々の多視点アプローチは、ビュー合成法がしばしば深度推定段階によって制限される問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.468361999226886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce FaDIV-Syn, a fast depth-independent view synthesis method. Our multi-view approach addresses the problem that view synthesis methods are often limited by their depth estimation stage, where incorrect depth predictions can lead to large projection errors. To avoid this issue, we efficiently warp multiple input images into the target frame for a range of assumed depth planes. The resulting tensor representation is fed into a U-Net-like CNN with gated convolutions, which directly produces the novel output view. We therefore side-step explicit depth estimation. This improves efficiency and performance on transparent, reflective, and feature-less scene parts. FaDIV-Syn can handle both interpolation and extrapolation tasks and outperforms state-of-the-art extrapolation methods on the large-scale RealEstate10k dataset. In contrast to comparable methods, it is capable of real-time operation due to its lightweight architecture. We further demonstrate data efficiency of FaDIV-Syn by training from fewer examples as well as its generalization to higher resolutions and arbitrary depth ranges under severe depth discretization.
• Abstract（参考訳）: 高速深度に依存しないビュー合成法であるFaDIV-Synを紹介する。 我々のマルチビューアプローチは、視線合成法がしばしばその深度推定段階によって制限される問題に対処し、誤った深度予測が大きな予測誤差をもたらす可能性がある。 この問題を回避するため,複数の入力画像を対象のフレームに効率よくワープし,推定深度を推定する。 結果として得られるテンソル表現は、ゲート畳み込みを持つU-NetライクなCNNに入力され、新しい出力ビューを直接生成する。 したがって、横方向の明示的な深さ推定を行う。 これにより、透明で反射的で、機能のないシーン部分の効率とパフォーマンスが向上する。 FaDIV-Synは、補間タスクと補間タスクの両方を処理でき、大規模なRealEstate10kデータセット上で、最先端の補間メソッドより優れている。 同等の手法とは対照的に、軽量アーキテクチャのためリアルタイム操作が可能である。 さらに,FaDIV-Synのデータ効率を,より少ないサンプルから高分解能への一般化と深度離散化による任意の深度範囲の訓練により実証する。

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