論文の概要: Deep Depth Completion: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05335v1
• Date: Wed, 11 May 2022 08:24:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 04:39:36.109999
• Title: Deep Depth Completion: A Survey
• Title（参考訳）: Deep Depth Completion: 調査
• Authors: Junjie Hu, Chenyu Bao, Mete Ozay, Chenyou Fan, Qing Gao, Honghai Liu, Tin Lun Lam
• Abstract要約: 我々は、読者が研究動向をよりよく把握し、現在の進歩を明確に理解するのに役立つ総合的な文献レビューを提供する。 ネットワークアーキテクチャ,損失関数,ベンチマークデータセット,学習戦略の設計面から,関連する研究について検討する。 室内および屋外のデータセットを含む,広く使用されている2つのベンチマークデータセットに対して,モデル性能の定量的比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.09557446012222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Depth completion aims at predicting dense pixel-wise depth from a sparse map captured from a depth sensor. It plays an essential role in various applications such as autonomous driving, 3D reconstruction, augmented reality, and robot navigation. Recent successes on the task have been demonstrated and dominated by deep learning based solutions. In this article, for the first time, we provide a comprehensive literature review that helps readers better grasp the research trends and clearly understand the current advances. We investigate the related studies from the design aspects of network architectures, loss functions, benchmark datasets, and learning strategies with a proposal of a novel taxonomy that categorizes existing methods. Besides, we present a quantitative comparison of model performance on two widely used benchmark datasets, including an indoor and an outdoor dataset. Finally, we discuss the challenges of prior works and provide readers with some insights for future research directions.
• Abstract（参考訳）: 深度補正は、深度センサから取得したスパースマップから高密度画素幅の深さを予測することを目的としている。 自動運転、3D再構築、拡張現実、ロボットナビゲーションなど、さまざまな応用において重要な役割を果たす。 このタスクの最近の成功は、ディープラーニングベースのソリューションによって実証され、支配されている。 本稿では,本論文で初めて,読者が研究動向をより深く把握し,現在の進歩を明確に理解するための総合的な文献レビューを行う。 本研究では,ネットワークアーキテクチャ,損失関数,ベンチマークデータセット,学習戦略の設計的側面から,既存の手法を分類する新しい分類法を提案する。 また,屋内データセットと屋外データセットを含む2つのベンチマークデータセットにおけるモデル性能の定量的比較を行った。 最後に,先行研究の課題を議論し,今後の研究方向性に関する洞察を読者に提供する。
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