論文の概要: Multi-Event-Camera Depth Estimation and Outlier Rejection by Refocused Events Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10494v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 14:19:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:48:32.506103
• Title: Multi-Event-Camera Depth Estimation and Outlier Rejection by Refocused Events Fusion
• Title（参考訳）: リフォーカスイベント融合によるマルチイベントカメラ深度推定と異常拒否
• Authors: Suman Ghosh and Guillermo Gallego
• Abstract要約: イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、従来のカメラよりも有利だ。 SLAMにおけるイベントベースステレオ3D再構成の課題に対処する。 我々は融合理論を開発し、それをマルチカメラ3D再構成アルゴリズムの設計に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.15744053080529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras are bio-inspired sensors that offer advantages over traditional cameras. They work asynchronously, sampling the scene with microsecond resolution and producing a stream of brightness changes. This unconventional output has sparked novel computer vision methods to unlock the camera's potential. We tackle the problem of event-based stereo 3D reconstruction for SLAM. Most event-based stereo methods try to exploit the camera's high temporal resolution and event simultaneity across cameras to establish matches and estimate depth. By contrast, we investigate how to estimate depth without explicit data association by fusing Disparity Space Images (DSIs) originated in efficient monocular methods. We develop fusion theory and apply it to design multi-camera 3D reconstruction algorithms that produce state-of-the-art results, as we confirm by comparing against four baseline methods and testing on a variety of available datasets.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、従来のカメラよりも有利だ。 それらは非同期に動作し、マイクロ秒の解像度でシーンをサンプリングし、明るさ変化のストリームを生成する。 この非日常的な出力は、カメラの可能性を解き明かす新しいコンピュータビジョン手法を生み出した。 SLAMにおけるイベントベースステレオ3D再構成の問題に取り組む。 ほとんどのイベントベースのステレオ手法は、カメラ間の高時間分解能とイベント同時性を利用して一致を確立し、深さを推定する。 対照的に,効率の良い単眼法を起源とする不一致空間画像(dsis)を用いて,明示的なデータ結合を伴わずに深さを推定する方法を検討する。 我々は、融合理論を開発し、これを最新結果を生成するマルチカメラ3次元再構成アルゴリズムの設計に適用し、4つのベースライン法と比較し、利用可能な様々なデータセット上でテストすることで確認する。

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