論文の概要: Spatio-Temporal Outdoor Lighting Aggregation on Image Sequences using Transformer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09206v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 14:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 14:26:16.503329
• Title: Spatio-Temporal Outdoor Lighting Aggregation on Image Sequences using Transformer Networks
• Title（参考訳）: 変圧器ネットワークを用いた屋外照明の時空間アグリゲーション
• Authors: Haebom Lee, Christian Homeyer, Robert Herzog, Jan Rexilius, Carsten Rother
• Abstract要約: 本研究は,画像からのノイズ推定を集約した屋外照明推定に焦点をあてる。 ディープニューラルネットワークに基づく最近の研究は、単一画像の照明推定に有望な結果を示しているが、堅牢性に悩まされている。 画像シーケンスの角領域と時間領域でサンプリングされた複数の画像ビューからの照明推定値を組み合わせることで、この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.6427456783115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we focus on outdoor lighting estimation by aggregating individual noisy estimates from images, exploiting the rich image information from wide-angle cameras and/or temporal image sequences. Photographs inherently encode information about the scene's lighting in the form of shading and shadows. Recovering the lighting is an inverse rendering problem and as that ill-posed. Recent work based on deep neural networks has shown promising results for single image lighting estimation, but suffers from robustness. We tackle this problem by combining lighting estimates from several image views sampled in the angular and temporal domain of an image sequence. For this task, we introduce a transformer architecture that is trained in an end-2-end fashion without any statistical post-processing as required by previous work. Thereby, we propose a positional encoding that takes into account the camera calibration and ego-motion estimation to globally register the individual estimates when computing attention between visual words. We show that our method leads to improved lighting estimation while requiring less hyper-parameters compared to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,広角カメラおよび/または時間画像列からのリッチな画像情報を利用して,画像からのノイズ推定を集約し,屋外照明推定に着目する。 写真は本質的にシーンの照明に関する情報を陰影と影の形でエンコードする。 照明の復元は逆レンダリングの問題であり、不適切である。 ディープニューラルネットワークに基づく最近の研究は、単一の画像照明推定に有望な結果を示しているが、ロバスト性に苦しんでいる。 画像列の角領域と時間領域にサンプリングされた複数の画像ビューからの照明推定を組み合わせることでこの問題に取り組む。 そこで本研究では,従来の作業に必要な統計的後処理を必要とせず,エンドツーエンドでトレーニングしたトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 そこで我々は,視覚的単語間の注目度を計算する際に,カメラキャリブレーションとエゴモーション推定を考慮に入れた位置符号化を提案する。 提案手法は,最先端技術と比較して過度パラメータの低減を図り,照明推定の改善につながることを示す。

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