論文の概要: 4D-MultispectralNet: Multispectral Stereoscopic Disparity Estimation
using Human Masks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09089v1
- Date: Tue, 19 Apr 2022 18:49:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-21 14:52:19.401185
- Title: 4D-MultispectralNet: Multispectral Stereoscopic Disparity Estimation
using Human Masks
- Title（参考訳）: 4D-MultispectralNet:ヒトマスクを用いたマルチスペクトル立体視差推定
- Authors: Philippe Duplessis-Guindon, Guillaume-Alexandre Bilodeau
- Abstract要約: 本稿ではRGB-LWIRスペクトルについて述べる。
2つのスペクトル間の一致を見つけることは、別の複雑さの層を増す。
メソッドは、特に1ピクセルのエラー範囲内で、精度を向上させるのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.020122353444497
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multispectral stereoscopy is an emerging field. A lot of work has been done
in classical stereoscopy, but multispectral stereoscopy is not studied as
frequently. This type of stereoscopy can be used in autonomous vehicles to
complete the information given by RGB cameras. It helps to identify objects in
the surroundings when the conditions are more difficult, such as in night
scenes. This paper focuses on the RGB-LWIR spectrum. RGB-LWIR stereoscopy has
the same challenges as classical stereoscopy, that is occlusions, textureless
surfaces and repetitive patterns, plus specific ones related to the different
modalities. Finding matches between two spectrums adds another layer of
complexity. Color, texture and shapes are more likely to vary from a spectrum
to another. To address this additional challenge, this paper focuses on
estimating the disparity of people present in a scene. Given the fact that
people's shape is captured in both RGB and LWIR, we propose a novel method that
uses segmentation masks of the human in both spectrum and than concatenate them
to the original images before the first layer of a Siamese Network. This method
helps to improve the accuracy, particularly within the one pixel error range.
- Abstract（参考訳）: マルチスペクトラル聴診は新興分野である。
古典的聴診では多くの研究がなされているが、多スペクトル聴診はあまり研究されていない。
この種の立体視は、自動運転車でRGBカメラから得られる情報を完成させるために使用できる。
夜間などの状況がより難しい場合、周囲の物体を識別するのに役立つ。
本稿ではRGB-LWIRスペクトルについて述べる。
RGB-LWIR立体視は、オクルージョン、テクスチャレス表面、反復パターンなど、古典的立体視と同じ課題を持つ。
2つのスペクトル間の一致を見つけることは、別の複雑さの層を増す。
色、テクスチャ、形状は、スペクトルによって多様である。
この新たな課題に対処するため,本稿では,現場にいる人々の格差を推定することに焦点を当てた。
人の形状がRGBとLWIRの両方で捉えられていることを考慮し,両スペクトルにおける人間のセグメンテーションマスクを用いて,シームズネットワークの第1層より前のオリジナル画像と結合する手法を提案する。
この方法は、特に1ピクセルの誤差範囲内で精度を向上させるのに役立つ。
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