論文の概要: Struct-MDC: Mesh-Refined Unsupervised Depth Completion Leveraging
Structural Regularities from Visual SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13877v1
- Date: Fri, 29 Apr 2022 04:29:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-02 15:13:05.107254
- Title: Struct-MDC: Mesh-Refined Unsupervised Depth Completion Leveraging
Structural Regularities from Visual SLAM
- Title（参考訳）: Struct-MDC: Visual SLAM による構造規則を応用したメッシュによる教師なし深さ補完
- Authors: Jinwoo Jeon, Hyunjun Lim, Dong-Uk Seo, and Hyun Myung
- Abstract要約: 特徴量に基づく視覚的同時位置決めとマッピング法(SLAM)は,抽出した特徴量の深さのみを推定する。
スパース深度から密集深度を推定する深度完了タスクは、探索のようなロボット応用において重要な役割を担っている。
この問題に対処するためのメッシュ深度改善(MDR)モジュールを提案する。
Struct-MDCは、公開およびカスタムデータセット上で、他の最先端アルゴリズムよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8899300124593648
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Feature-based visual simultaneous localization and mapping (SLAM) methods
only estimate the depth of extracted features, generating a sparse depth map.
To solve this sparsity problem, depth completion tasks that estimate a dense
depth from a sparse depth have gained significant importance in robotic
applications like exploration. Existing methodologies that use sparse depth
from visual SLAM mainly employ point features. However, point features have
limitations in preserving structural regularities owing to texture-less
environments and sparsity problems. To deal with these issues, we perform depth
completion with visual SLAM using line features, which can better contain
structural regularities than point features. The proposed methodology creates a
convex hull region by performing constrained Delaunay triangulation with depth
interpolation using line features. However, the generated depth includes
low-frequency information and is discontinuous at the convex hull boundary.
Therefore, we propose a mesh depth refinement (MDR) module to address this
problem. The MDR module effectively transfers the high-frequency details of an
input image to the interpolated depth and plays a vital role in bridging the
conventional and deep learning-based approaches. The Struct-MDC outperforms
other state-of-the-art algorithms on public and our custom datasets, and even
outperforms supervised methodologies for some metrics. In addition, the
effectiveness of the proposed MDR module is verified by a rigorous ablation
study.
- Abstract（参考訳）: 特徴ベースビジュアル同時局在マッピング(slam)法は抽出された特徴の深さのみを推定し、スパース深度マップを生成する。
この疎度問題を解決するため、スパース深度から密集深度を推定する深度完了タスクは、探索のようなロボット応用において重要な意味を持つようになった。
視覚SLAMのスパース深度を利用する既存の手法は主に点特徴を用いる。
しかし、点の特徴は、テクスチャのない環境や空間的問題による構造的規則性を維持するのに限界がある。
これらの問題に対処するために,線特徴を用いた視的SLAMによる深度補完を行い,点特徴よりも構造的規則性を考慮した。
提案手法は,線特徴を用いた深さ補間を伴う制約付きドローネー三角測量を行うことで凸包領域を作成する。
しかし、生成された深さは低周波情報を含み、凸境界では不連続である。
そこで本研究では,メッシュ深度改善(MDR)モジュールを提案する。
mdrモジュールは、入力画像の高周波詳細を補間深度に効果的に転送し、従来および深層学習に基づくアプローチの橋渡しにおいて重要な役割を果たす。
Struct-MDCは、公開およびカスタムデータセット上で、他の最先端のアルゴリズムよりも優れています。
さらに, 厳密なアブレーション実験により, MDRモジュールの有効性を検証した。
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