論文の概要: Point Cloud Color Constancy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11280v1
• Date: Mon, 22 Nov 2021 15:41:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 20:27:24.686596
• Title: Point Cloud Color Constancy
• Title（参考訳）: 点雲色コンテンシー
• Authors: Xiaoyan Xing, Yanlin Qian, Sibo Feng, Yuhan Dong, Jiri Matas
• Abstract要約: 点雲を利用した照明色度推定アルゴリズムである点雲色濃度について述べる。 提案手法は単純かつ高速で、16*16サイズの入力しか必要とせず,500fps以上の速度で到達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.053993470262654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present Point Cloud Color Constancy, in short PCCC, an illumination chromaticity estimation algorithm exploiting a point cloud. We leverage the depth information captured by the time-of-flight (ToF) sensor mounted rigidly with the RGB sensor, and form a 6D cloud where each point contains the coordinates and RGB intensities, noted as (x,y,z,r,g,b). PCCC applies the PointNet architecture to the color constancy problem, deriving the illumination vector point-wise and then making a global decision about the global illumination chromaticity. On two popular RGB-D datasets, which we extend with illumination information, as well as on a novel benchmark, PCCC obtains lower error than the state-of-the-art algorithms. Our method is simple and fast, requiring merely 16*16-size input and reaching speed over 500 fps, including the cost of building the point cloud and net inference.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウドを利用する照明色度推定アルゴリズムであるpoint cloud color constancy(pccc)を提案する。 我々は,rgbセンサに厳格に装着されたtime-of(tof)センサで取得した深度情報を活用し,各点が座標とrgb強度(x,y,z,r,g,b)を含む6dクラウドを形成する。 pcccは、カラーコンテンシー問題にポイントネットアーキテクチャを適用し、点滅ベクトルを点滅的に導出し、大域的な光彩度について大域的に決定する。 照明情報とともに拡張する2つのRGB-Dデータセットと、新しいベンチマークでは、PCCCは最先端のアルゴリズムよりも低い誤差を得る。 提案手法は単純かつ高速で、16*16サイズの入力しか必要とせず,500fps以上の速度で到達する。

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