論文の概要: Learning Online Multi-Sensor Depth Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03353v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 10:45:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-09 00:01:22.180767
• Title: Learning Online Multi-Sensor Depth Fusion
• Title（参考訳）: オンラインマルチセンサ深度融合の学習
• Authors: Erik Sandstr\"om, Martin R. Oswald, Suryansh Kumar, Silvan Weder, Fisher Yu, Cristian Sminchisescu, Luc Van Gool
• Abstract要約: SenFuNetは、センサ固有のノイズと外れ値統計を学習するディープフュージョンアプローチである。 実世界のCoRBSとScene3Dデータセットで様々なセンサーの組み合わせで実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.84519175539378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Many hand-held or mixed reality devices are used with a single sensor for 3D reconstruction, although they often comprise multiple sensors. Multi-sensor depth fusion is able to substantially improve the robustness and accuracy of 3D reconstruction methods, but existing techniques are not robust enough to handle sensors which operate with diverse value ranges as well as noise and outlier statistics. To this end, we introduce SenFuNet, a depth fusion approach that learns sensor-specific noise and outlier statistics and combines the data streams of depth frames from different sensors in an online fashion. Our method fuses multi-sensor depth streams regardless of time synchronization and calibration and generalizes well with little training data. We conduct experiments with various sensor combinations on the real-world CoRBS and Scene3D datasets, as well as the Replica dataset. Experiments demonstrate that our fusion strategy outperforms traditional and recent online depth fusion approaches. In addition, the combination of multiple sensors yields more robust outlier handling and precise surface reconstruction than the use of a single sensor.
• Abstract（参考訳）: 多くのハンドヘルドまたは混合現実感デバイスは、複数のセンサーから構成されるが、単一のセンサーで3D再構成を行う。 マルチセンサーの奥行き融合は3次元復元法のロバスト性と精度を大幅に向上させるが、既存の技術では様々な値範囲のセンサーやノイズや異常値の統計を扱うには十分ではない。 この目的のために,センサ固有のノイズと外れ値統計を学習し,異なるセンサからの深度フレームのデータストリームをオンライン的に組み合わせた深度融合手法であるSenFuNetを導入する。 本手法は,時間同期やキャリブレーションによらず,複数センサの奥行きストリームを融合し,少ないトレーニングデータで一般化する。 実世界のCoRBSとScene3DのデータセットとReplicaのデータセットで様々なセンサーの組み合わせで実験を行う。 実験により、我々の融合戦略が従来のオンライン深度融合アプローチより優れていることが示された。 さらに、複数のセンサの組み合わせにより、単一のセンサを使用するよりも堅牢なアウトラヤハンドリングと正確な表面再構成が得られる。

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