論文の概要: Neural Contourlet Network for Monocular 360 Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01817v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 02:25:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 13:35:59.210027
• Title: Neural Contourlet Network for Monocular 360 Depth Estimation
• Title（参考訳）: 単分子360度深度推定のためのニューラルネットワーク
• Authors: Zhijie Shen, Chunyu Lin, Lang Nie, Kang Liao, and Yao Zhao
• Abstract要約: 我々は360度画像の解釈可能かつスパースな表現を構築する新しい視点を提供する。 本稿では,畳み込み型ニューラルネットワークと畳み込み型トランスフォーメーションブランチからなる,畳み込み型ニューラルネットワークを提案する。 エンコーダの段階では、2種類のキューを効果的に融合させる空間スペクトル融合モジュールを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.82642960470551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a monocular 360 image, depth estimation is a challenging because the distortion increases along the latitude. To perceive the distortion, existing methods devote to designing a deep and complex network architecture. In this paper, we provide a new perspective that constructs an interpretable and sparse representation for a 360 image. Considering the importance of the geometric structure in depth estimation, we utilize the contourlet transform to capture an explicit geometric cue in the spectral domain and integrate it with an implicit cue in the spatial domain. Specifically, we propose a neural contourlet network consisting of a convolutional neural network and a contourlet transform branch. In the encoder stage, we design a spatial-spectral fusion module to effectively fuse two types of cues. Contrary to the encoder, we employ the inverse contourlet transform with learned low-pass subbands and band-pass directional subbands to compose the depth in the decoder. Experiments on the three popular panoramic image datasets demonstrate that the proposed approach outperforms the state-of-the-art schemes with faster convergence. Code is available at https://github.com/zhijieshen-bjtu/Neural-Contourlet-Network-for-MODE.
• Abstract（参考訳）: 単眼の360度画像では、緯度に沿って歪みが増加するため、深度推定は難しい。 歪みを認識するために、既存の手法は深く複雑なネットワークアーキテクチャを設計することに専念した。 本稿では,360度画像に対する解釈可能かつスパースな表現を構成する新しい視点を提供する。 深さ推定における幾何学的構造の重要性を考慮して,スペクトル領域における明示的な幾何学的手がかりを捉え,空間領域における暗黙的手がかりと統合する。 具体的には,畳み込みニューラルネットワークと畳み込み変換分岐からなるニューラルネットワークを提案する。 エンコーダ段階では、2種類のキューを効果的に融合する空間スペクトル融合モジュールを設計する。 エンコーダとは対照的に、学習した低域サブバンドと帯域通過方向サブバンドを持つ逆コントラル変換を用いてデコーダの深さを構成する。 3つの一般的なパノラマ画像データセットに関する実験は、提案手法がより高速な収束で最先端のスキームを上回ることを示している。 コードはhttps://github.com/zhijieshen-bjtu/Neural-Contourlet-Network-for-MODEで公開されている。

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