論文の概要: MIPI 2022 Challenge on RGB+ToF Depth Completion: Dataset and Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07057v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 05:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 13:00:34.311759
• Title: MIPI 2022 Challenge on RGB+ToF Depth Completion: Dataset and Report
• Title（参考訳）: MIPI 2022 RGB+ToF深度計算の課題:データセットとレポート
• Authors: Wenxiu Sun, Qingpeng Zhu, Chongyi Li, Ruicheng Feng, Shangchen Zhou, Jun Jiang, Qingyu Yang, Chen Change Loy, Jinwei Gu
• Abstract要約: 本稿では,新しい画像センサと撮像アルゴリズムに着目した5つのトラックを含むMIPIの最初の課題を紹介する。 参加者にはTetrasRGBDという,高品質な合成RGB+Depthトレーニングデータ18万組と,混合ソースからの2.3万組のテストデータを含む,新たなデータセットが提供される。 最終結果は客観的指標と平均オピニオンスコア(MOS)を主観的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.61915017739895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing and integrating advanced image sensors with novel algorithms in camera systems is prevalent with the increasing demand for computational photography and imaging on mobile platforms. However, the lack of high-quality data for research and the rare opportunity for in-depth exchange of views from industry and academia constrain the development of mobile intelligent photography and imaging (MIPI). To bridge the gap, we introduce the first MIPI challenge including five tracks focusing on novel image sensors and imaging algorithms. In this paper, RGB+ToF Depth Completion, one of the five tracks, working on the fusion of RGB sensor and ToF sensor (with spot illumination) is introduced. The participants were provided with a new dataset called TetrasRGBD, which contains 18k pairs of high-quality synthetic RGB+Depth training data and 2.3k pairs of testing data from mixed sources. All the data are collected in an indoor scenario. We require that the running time of all methods should be real-time on desktop GPUs. The final results are evaluated using objective metrics and Mean Opinion Score (MOS) subjectively. A detailed description of all models developed in this challenge is provided in this paper. More details of this challenge and the link to the dataset can be found at https://github.com/mipi-challenge/MIPI2022.
• Abstract（参考訳）: カメラシステムにおける新しいアルゴリズムによる高度な画像センサの開発と統合は、モバイルプラットフォームでの計算写真や画像の需要の増加とともに普及している。 しかし、研究のための高品質なデータがないことと、産業や学界からの視点を深く交換する稀な機会が、モバイル・インテリジェント・フォトグラフィー・イメージング(MIPI)の開発を妨げている。 このギャップを埋めるために,新しいイメージセンサとイメージングアルゴリズムに焦点を当てた5つのトラックを含む,最初のmipiチャレンジを紹介する。 本稿では、RGBセンサとToFセンサ(スポット照明付き)の融合に取り組んでいる5つのトラックのうちの1つであるRGB+ToF深度補完について紹介する。 参加者にはTetrasRGBDという,高品質な合成RGB+Depthトレーニングデータ18万組と,混合ソースからの2.3万組のテストデータを含む,新たなデータセットが提供される。 すべてのデータは屋内シナリオで収集されます。 すべてのメソッドの実行時間は、デスクトップGPU上でリアルタイムでなければならない。 最終結果は客観的指標と平均オピニオンスコア(MOS)を主観的に評価する。 本論文では,本課題で開発された全モデルについて詳述する。 この課題の詳細とデータセットへのリンクは、https://github.com/mipi-challenge/mipi2022にある。

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