論文の概要: 360MonoDepth: High-Resolution 360{\deg} Monocular Depth Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15669v1
- Date: Tue, 30 Nov 2021 18:57:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-01 15:58:37.472349
- Title: 360MonoDepth: High-Resolution 360{\deg} Monocular Depth Estimation
- Title（参考訳）: 360MonoDepth: 高分解能360{\deg} 単分子深さ推定
- Authors: Manuel Rey-Area and Mingze Yuan and Christian Richardt
- Abstract要約: 360degデータでは 単分子深度推定は 依然として課題です
現在のCNNベースのメソッドは、GPUメモリが限られているため、そのような高解像度をサポートしない。
タンジェント画像を用いた高解像度360deg画像からの単眼深度推定のためのフレキシブルなフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.65828728205071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 360{\deg} cameras can capture complete environments in a single shot, which
makes 360{\deg} imagery alluring in many computer vision tasks. However,
monocular depth estimation remains a challenge for 360{\deg} data, particularly
for high resolutions like 2K (2048$\times$1024) that are important for
novel-view synthesis and virtual reality applications. Current CNN-based
methods do not support such high resolutions due to limited GPU memory. In this
work, we propose a flexible framework for monocular depth estimation from
high-resolution 360{\deg} images using tangent images. We project the 360{\deg}
input image onto a set of tangent planes that produce perspective views, which
are suitable for the latest, most accurate state-of-the-art perspective
monocular depth estimators. We recombine the individual depth estimates using
deformable multi-scale alignment followed by gradient-domain blending to
improve the consistency of disparity estimates. The result is a dense,
high-resolution 360{\deg} depth map with a high level of detail, also for
outdoor scenes which are not supported by existing methods.
- Abstract（参考訳）: 360{\deg}カメラは単一のショットで完全な環境をキャプチャできるため、多くのコンピュータビジョンタスクで360{\deg}の画像が順応する。
しかし、360{\deg}データ、特に2k (2048$\times$1024)のような新しい視点合成やバーチャルリアリティアプリケーションにとって重要な高解像度データでは、単眼深度の推定は依然として困難である。
現在のCNNベースのメソッドは、GPUメモリが限られているため、そのような高解像度をサポートしない。
本研究では,接線画像を用いた高分解能360{\deg}画像からの単眼深度推定のための柔軟な枠組みを提案する。
我々は360{\deg} の入力画像を一組の接面に投影し、最新の最先端のモノクル深度推定器に適した視点ビューを生成する。
変形可能なマルチスケールアライメントを用いて個別の深さ推定を再結合し,その後に勾配領域ブレンディングを行い,差分推定の整合性を改善する。
その結果、密集した高解像度の360{\deg}深度マップが作成され、詳細度が高く、また既存の手法ではサポートされていない屋外シーンも利用できる。
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