論文の概要: DVMN: Dense Validity Mask Network for Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06709v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 13:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 14:12:16.143114
• Title: DVMN: Dense Validity Mask Network for Depth Completion
• Title（参考訳）: DVMN:Dense Validity Mask Network for Depth Completion
• Authors: Laurenz Reichardt, Patrick Mangat, Oliver Wasenm\"uller
• Abstract要約: スパース深度マップから高密度かつ有効な情報を集めることに焦点を当てたガイド付き畳み込みニューラルネットワークを開発した。 我々は,KITTI深度補完ベンチマークを用いてDense Validity Mask Network (DVMN) を評価し,その結果を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR depth maps provide environmental guidance in a variety of applications. However, such depth maps are typically sparse and insufficient for complex tasks such as autonomous navigation. State of the art methods use image guided neural networks for dense depth completion. We develop a guided convolutional neural network focusing on gathering dense and valid information from sparse depth maps. To this end, we introduce a novel layer with spatially variant and content-depended dilation to include additional data from sparse input. Furthermore, we propose a sparsity invariant residual bottleneck block. We evaluate our Dense Validity Mask Network (DVMN) on the KITTI depth completion benchmark and achieve state of the art results. At the time of submission, our network is the leading method using sparsity invariant convolution.
• Abstract（参考訳）: LiDAR深度マップは様々な用途で環境ガイダンスを提供する。 しかし、このような深度マップは通常、自律的なナビゲーションのような複雑なタスクには不十分である。 最先端の手法は、画像誘導ニューラルネットワークを用いて、深い奥行きを完遂する。 スパース深度マップから高密度かつ有効な情報を集めることに焦点を当てたガイド付き畳み込みニューラルネットワークを開発した。 そこで本稿では,空間的変異とコンテンツ依存拡張を有する新しい層を導入し,スパース入力からの付加データを含める。 さらに,スパーシティ不変残差ボトルネックブロックを提案する。 我々は,KITTI深度補完ベンチマークを用いてDense Validity Mask Network (DVMN) を評価し,その結果を報告する。 提案時点では,本ネットワークはスパーシティ不変畳み込みを用いた指導的手法である。

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