論文の概要: PanoDepth: A Two-Stage Approach for Monocular Omnidirectional Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01323v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 23:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-05 04:04:28.163746
• Title: PanoDepth: A Two-Stage Approach for Monocular Omnidirectional Depth Estimation
• Title（参考訳）: panodepth:単眼全方位深度推定のための2段階アプローチ
• Authors: Yuyan Li, Zhixin Yan, Ye Duan, Liu Ren
• Abstract要約: 一方向単分子深度推定のための新しいモデルに依存しない2段階パイプラインを提案する。 筆者らのフレームワークであるPanoDepthは、360度画像を入力として、第1段階で1つ以上の合成されたビューを生成し、原画像と合成されたイメージをその後のステレオマッチングステージに供給する。 以上の結果から,PanoDepthは360度単分子深度推定において,最先端のアプローチよりも高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.66493799838823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Omnidirectional 3D information is essential for a wide range of applications such as Virtual Reality, Autonomous Driving, Robotics, etc. In this paper, we propose a novel, model-agnostic, two-stage pipeline for omnidirectional monocular depth estimation. Our proposed framework PanoDepth takes one 360 image as input, produces one or more synthesized views in the first stage, and feeds the original image and the synthesized images into the subsequent stereo matching stage. In the second stage, we propose a differentiable Spherical Warping Layer to handle omnidirectional stereo geometry efficiently and effectively. By utilizing the explicit stereo-based geometric constraints in the stereo matching stage, PanoDepth can generate dense high-quality depth. We conducted extensive experiments and ablation studies to evaluate PanoDepth with both the full pipeline as well as the individual modules in each stage. Our results show that PanoDepth outperforms the state-of-the-art approaches by a large margin for 360 monocular depth estimation.
• Abstract（参考訳）: 全方向3d情報は、仮想現実、自動運転、ロボティクスなど、幅広い応用に不可欠である。 本稿では,全方位単眼深度推定のための新しいモデル非依存二段パイプラインを提案する。 提案フレームワークであるpanodepthでは,360度画像を入力として,第1段階で1つ以上の合成ビューを生成し,元の画像と合成画像をステレオマッチングステージに投入する。 第2段階では,全方位ステレオ幾何を効率よく,効果的に扱える球面ウォーピング層を提案する。 ステレオマッチング段階における明示的なステレオベースの幾何学的制約を利用することで、PanoDepthは密度の高い高品質な深さを生成することができる。 我々は,全パイプラインと各ステージの個別モジュールのパノディフを評価するために,広範囲にわたる実験とアブレーションを行った。 その結果,360度単眼深度推定ではpanodepthが最先端のアプローチを上回っていることがわかった。

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