論文の概要: Least Square Estimation Network for Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03317v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 11:52:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 17:41:30.831784
• Title: Least Square Estimation Network for Depth Completion
• Title（参考訳）: 奥行き完了のための最小二乗推定ネットワーク
• Authors: Xianze Fang, Zexi Chen, Yunkai Wang, Yue Wang, Rong Xiong
• Abstract要約: 本稿では,深度完了タスクのための効率的な画像表現法を提案する。 システムの入力は単眼カメラフレームと同期スパース深度マップである。 実験の結果は、NYU-Depth-V2データセットの精度と実行時間の両方で、最先端のデータセットを上回ったことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.840223815711004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth completion is a fundamental task in computer vision and robotics research. Many previous works complete the dense depth map with neural networks directly but most of them are non-interpretable and can not generalize to different situations well. In this paper, we propose an effective image representation method for depth completion tasks. The input of our system is a monocular camera frame and the synchronous sparse depth map. The output of our system is a dense per-pixel depth map of the frame. First we use a neural network to transform each pixel into a feature vector, which we call base functions. Then we pick out the known pixels' base functions and their depth values. We use a linear least square algorithm to fit the base functions and the depth values. Then we get the weights estimated from the least square algorithm. Finally, we apply the weights to the whole image and predict the final depth map. Our method is interpretable so it can generalize well. Experiments show that our results beat the state-of-the-art on NYU-Depth-V2 dataset both in accuracy and runtime. Moreover, experiments show that our method can generalize well on different numbers of sparse points and different datasets.
• Abstract（参考訳）: 深度完了はコンピュータビジョンとロボティクス研究の基本的な課題である。 従来の多くの研究はニューラルネットワークで直接深度マップを完成させたが、その多くは解釈不能であり、異なる状況にうまく一般化できない。 本稿では,深度完了タスクのための効率的な画像表現法を提案する。 システムの入力は単眼カメラフレームと同期スパース深度マップである。 私たちのシステムの出力は、フレームのピクセル当たりの深さマップです。 まず、ニューラルネットワークを使って各ピクセルを特徴ベクトルに変換し、基本関数と呼ぶ。 次に、既知のピクセルの基底関数とその深さ値を選択する。 基本関数と深さ値に合わせるために線形最小二乗アルゴリズムを用いる。 そして、最小二乗アルゴリズムから推定される重みを得る。 最後に、重みを画像全体に適用し、最終深度マップを予測します。 我々の方法は解釈可能であるので、うまく一般化できる。 実験の結果,nyu-depth-v2データセットの精度と実行時間の両方において,最先端の値を打ち負かした。 さらに,本手法は,異なる数のスパース点と異なるデータセットをうまく一般化できることを示す実験を行った。

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