論文の概要: MFuseNet: Robust Depth Estimation with Learned Multiscopic Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02448v2
- Date: Fri, 6 Aug 2021 07:31:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-09 11:53:09.064997
- Title: MFuseNet: Robust Depth Estimation with Learned Multiscopic Fusion
- Title（参考訳）: mfusenet:学習型多眼融合によるロバスト深さ推定
- Authors: Weihao Yuan, Rui Fan, Michael Yu Wang, Qifeng Chen
- Abstract要約: 低コストの単眼RGBカメラを用いて正確な深度推定を行うマルチスコープ・ビジョン・システムの設計を行う。
制約のないカメラポーズで撮影された画像を持つマルチビューステレオとは異なり、提案システムはカメラの動きを制御して画像列をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.2251122861135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We design a multiscopic vision system that utilizes a low-cost monocular RGB
camera to acquire accurate depth estimation. Unlike multi-view stereo with
images captured at unconstrained camera poses, the proposed system controls the
motion of a camera to capture a sequence of images in horizontally or
vertically aligned positions with the same parallax. In this system, we propose
a new heuristic method and a robust learning-based method to fuse multiple cost
volumes between the reference image and its surrounding images. To obtain
training data, we build a synthetic dataset with multiscopic images. The
experiments on the real-world Middlebury dataset and real robot demonstration
show that our multiscopic vision system outperforms traditional two-frame
stereo matching methods in depth estimation. Our code and dataset are available
at https://sites.google.com/view/multiscopic.
- Abstract（参考訳）: 低コストの単眼RGBカメラを用いて正確な深度推定を行うマルチスコープビジョンシステムの設計を行う。
制約のないカメラポーズで撮影された画像を持つマルチビューステレオとは異なり、提案システムはカメラの動きを制御し、水平または垂直に並んだ位置の画像を同じパララックスで撮影する。
本システムでは,参照画像と周辺画像の間に複数のコストボリュームを融合する新しいヒューリスティック法と頑健な学習ベース手法を提案する。
トレーニングデータを得るために,多次元画像を用いた合成データセットを構築する。
実世界のミドルベリーデータセットと実ロボットによる実演実験により,本システムは従来の2フレームステレオマッチング手法よりも奥行き推定において優れていることが示された。
私たちのコードとデータセットはhttps://sites.google.com/view/multiscopic.comで利用可能です。
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