論文の概要: MVMO: A Multi-Object Dataset for Wide Baseline Multi-View Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15452v1
• Date: Mon, 30 May 2022 22:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 14:20:30.756490
• Title: MVMO: A Multi-Object Dataset for Wide Baseline Multi-View Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: MVMO:ワイドベースライン多視点セマンティックセマンティックセグメンテーションのためのマルチオブジェクトデータセット
• Authors: Aitor Alvarez-Gila, Joost van de Weijer, Yaxing Wang, Estibaliz Garrote
• Abstract要約: MVMO (Multi-View, Multi-Object dataset): 10の異なるクラスのランダムに配置されたオブジェクトを含む116,000のシーンからなる合成データセット。 MVMOは、すべてのビューに対するセマンティックセグメンテーション基底真理とともに、フォトリアリスティックでパストレーシングされた画像レンダリングを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.88648947680952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MVMO (Multi-View, Multi-Object dataset): a synthetic dataset of 116,000 scenes containing randomly placed objects of 10 distinct classes and captured from 25 camera locations in the upper hemisphere. MVMO comprises photorealistic, path-traced image renders, together with semantic segmentation ground truth for every view. Unlike existing multi-view datasets, MVMO features wide baselines between cameras and high density of objects, which lead to large disparities, heavy occlusions and view-dependent object appearance. Single view semantic segmentation is hindered by self and inter-object occlusions that could benefit from additional viewpoints. Therefore, we expect that MVMO will propel research in multi-view semantic segmentation and cross-view semantic transfer. We also provide baselines that show that new research is needed in such fields to exploit the complementary information of multi-view setups.
• Abstract（参考訳）: MVMO (Multi-View, Multi-Object dataset): 10個の異なるクラスのランダムに配置されたオブジェクトを含む116,000のシーンからなる合成データセット。 MVMOは、すべてのビューに対するセマンティックセグメンテーション基底真理とともに、フォトリアリスティックでパストレーシングされた画像レンダリングを含む。 既存のマルチビューデータセットとは異なり、MVMOはカメラ間の幅広いベースラインと高密度のオブジェクトを備えており、大きな格差、重い閉塞、ビュー依存オブジェクトの外観をもたらす。 単一ビューセマンティックセグメンテーションは、追加の視点から恩恵を受けることができる自己およびオブジェクト間オクルージョンによって妨げられる。 したがって、mvmoはマルチビューセマンティクスセグメンテーションとクロスビューセマンティクス転送の研究を促進することを期待している。 また,マルチビュー設定の補完的情報を活用するためには,新たな研究が必要であることを示すベースラインを提供する。

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