論文の概要: Depth Estimation from Monocular Images and Sparse radar using Deep Ordinal Regression Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07596v1
• Date: Thu, 15 Jul 2021 20:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:45:55.802349
• Title: Depth Estimation from Monocular Images and Sparse radar using Deep Ordinal Regression Network
• Title（参考訳）: 直交回帰ネットワークを用いた単眼画像とスパースレーダからの深さ推定
• Authors: Chen-Chou Lo and Patrick Vandewalle
• Abstract要約: 我々は, スパースレーダデータを単眼深度推定モデルに統合し, レーダによって提供されるスパースネスと限られた視野を減らすための新しい前処理手法を提案する。 本稿では,Fuらによる深度回帰ネットワークに基づく深度学習を用いて,単眼2次元画像から高密度深度マップを推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0446891814677692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We integrate sparse radar data into a monocular depth estimation model and introduce a novel preprocessing method for reducing the sparseness and limited field of view provided by radar. We explore the intrinsic error of different radar modalities and show our proposed method results in more data points with reduced error. We further propose a novel method for estimating dense depth maps from monocular 2D images and sparse radar measurements using deep learning based on the deep ordinal regression network by Fu et al. Radar data are integrated by first converting the sparse 2D points to a height-extended 3D measurement and then including it into the network using a late fusion approach. Experiments are conducted on the nuScenes dataset. Our experiments demonstrate state-of-the-art performance in both day and night scenes.
• Abstract（参考訳）: 我々は, スパースレーダデータを単眼深度推定モデルに統合し, レーダによって提供されるスパースネスと限られた視野を減らすための新しい前処理手法を提案する。 本稿では,異なるレーダモードの固有誤差を探索し,提案手法の誤差を低減したより多くのデータポイントに提案する。 さらに,fuらによる深層順序回帰ネットワークに基づく深層学習を用いて,単眼2次元画像とスパースレーダ計測から高密度深層マップを推定する新しい手法を提案する。 レーダデータは、まずスパース2D点を高度拡張された3D計測に変換し、後続の融合アプローチを用いてネットワークに組み込む。 nuScenesデータセットで実験が行われる。 実験では,昼夜ともに最先端のパフォーマンスを示す。

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