論文の概要: Learning Sub-Pixel Disparity Distribution for Light Field Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09688v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 14:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:12:25.271378
• Title: Learning Sub-Pixel Disparity Distribution for Light Field Depth Estimation
• Title（参考訳）: 光深度推定のためのサブピクセル差分分布の学習
• Authors: Wentao Chao, Xuechun Wang, Yingqian Wang, Liang Chang, Fuqing Duan
• Abstract要約: 本稿では,ディープネットワークのパワーをフル活用して,サブピクセルの差分分布を学習するための,単純かつ効果的な手法を提案する。 提案手法はSubFocalと呼ばれ,HCI 4D LF Benchmarkで提案された99のアルゴリズムのうち,5つの精度指標のすべてにおいて第1位である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.524023244490648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing light field (LF) depth estimation methods generally consider depth estimation as a regression problem, supervised by a pixel-wise L1 loss between the regressed disparity map and the groundtruth one. However, the disparity map is only a sub-space projection (i.e., an expectation) of the disparity distribution, while the latter one is more essential for models to learn. In this paper, we propose a simple yet effective method to learn the sub-pixel disparity distribution by fully utilizing the power of deep networks. In our method, we construct the cost volume at sub-pixel level to produce a finer depth distribution and design an uncertainty-aware focal loss to supervise the disparity distribution to be close to the groundtruth one. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of our method. Our method, called SubFocal, ranks the first place among 99 submitted algorithms on the HCI 4D LF Benchmark in terms of all the five accuracy metrics (i.e., BadPix0.01, BadPix0.03, BadPix0.07, MSE and Q25), and significantly outperforms recent state-of-the-art LF depth methods such as OACC-Net and AttMLFNet. Code and model are available at https://github.com/chaowentao/SubFocal.
• Abstract（参考訳）: 既存の光場(LF)深度推定法は一般的に、奥行き推定を回帰問題とみなす。 しかし、不等式写像は不等式分布の部分空間射影(すなわち期待)のみであり、後者はモデルが学習する上でより重要である。 本稿では,ディープネットワークのパワーを十分に活用して,サブピクセルの差分布を学習する簡易かつ効果的な手法を提案する。 本手法では,サブピクセルレベルでのコストボリュームを構築し,より微細な深度分布を生成し,不確実性を考慮した焦点損失を設計し,その差分分布を基底部に近いものに監視する。 本手法の有効性を実験的に検証した。 本手法は,hci 4d lfベンチマークにおいて提出された99のアルゴリズムのうち,5つの精度指標(badpix0.01,badpix0.03,badpix0.07,mse,q25)で第1位をランク付けし,oacc-net や attmlfnet などの最新のlf深度法を有意に上回っている。 コードとモデルはhttps://github.com/chaowentao/subfocalで入手できる。

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