論文の概要: Expansion of Visual Hints for Improved Generalization in Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00392v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 11:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 14:11:02.583817
• Title: Expansion of Visual Hints for Improved Generalization in Stereo Matching
• Title（参考訳）: ステレオマッチングにおける一般化のための視覚ヒントの拡張
• Authors: Andrea Pilzer, Yuxin Hou, Niki Loppi, Arno Solin, Juho Kannala
• Abstract要約: ステレオマッチングを導くための視覚的ヒント拡張を導入し、一般化を改善する。 我々の研究は、コンピュータビジョンとロボット工学における視覚慣性オドメトリー(VIO)の堅牢性によって動機付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.37702321092758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce visual hints expansion for guiding stereo matching to improve generalization. Our work is motivated by the robustness of Visual Inertial Odometry (VIO) in computer vision and robotics, where a sparse and unevenly distributed set of feature points characterizes a scene. To improve stereo matching, we propose to elevate 2D hints to 3D points. These sparse and unevenly distributed 3D visual hints are expanded using a 3D random geometric graph, which enhances the learning and inference process. We evaluate our proposal on multiple widely adopted benchmarks and show improved performance without access to additional sensors other than the image sequence. To highlight practical applicability and symbiosis with visual odometry, we demonstrate how our methods run on embedded hardware.
• Abstract（参考訳）: 一般化を改善するために,ステレオマッチングを導く視覚ヒント拡張を提案する。 我々の研究は、コンピュータビジョンとロボット工学における視覚慣性オドメトリー(VIO)の堅牢性によって動機付けられており、スパースで不均一に分散された特徴点セットがシーンを特徴付ける。 ステレオマッチングを改善するため、2Dヒントを3Dポイントに高めることを提案する。 これらのスパースかつ不均一に分布する3次元視覚ヒントは、3次元ランダムな幾何グラフを用いて拡張され、学習と推論プロセスが強化される。 提案手法は,複数のベンチマークで評価し,画像列以外のセンサを使わずに性能が向上したことを示す。 視覚的なオドメトリーによる実用的適用性と共生を強調するため,本手法が組込みハードウェア上でどのように動作するかを示す。

関連論文リスト

• PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting [54.7468067660037]
  PF3platは、設計選択を検証した包括的なアブレーション研究によってサポートされた、すべてのベンチマークに新しい最先端を設定します。 本フレームワークは,3DGSの高速,スケーラビリティ,高品質な3D再構成とビュー合成機能を活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:15Z)
• OV-Uni3DETR: Towards Unified Open-Vocabulary 3D Object Detection via Cycle-Modality Propagation [67.56268991234371]
  OV-Uni3DETRは、様々なシナリオにおける最先端のパフォーマンスを達成し、既存のメソッドを平均6%以上上回っている。 コードと事前訓練されたモデルは、後にリリースされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:05:04Z)
• Semantic Gaussians: Open-Vocabulary Scene Understanding with 3D Gaussian Splatting [27.974762304763694]
  セマンティック・ガウシアン(Semantic Gaussians)は,3次元ガウシアン・スプレイティングをベースとした,新しいオープン語彙シーン理解手法である。 既存の手法とは異なり、様々な2次元意味的特徴を3次元ガウスの新たな意味的構成要素にマッピングする多目的投影手法を設計する。 我々は,高速な推論のために,生の3Dガウスから意味成分を直接予測する3Dセマンティックネットワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T21:28:19Z)
• GeoGS3D: Single-view 3D Reconstruction via Geometric-aware Diffusion Model and Gaussian Splatting [81.03553265684184]
  単視点画像から詳細な3Dオブジェクトを再構成するフレームワークであるGeoGS3Dを紹介する。 本稿では,GDS(Gaussian Divergence Significance)という新しい指標を提案する。 実験により、GeoGS3Dはビュー間で高い一貫性を持つ画像を生成し、高品質な3Dオブジェクトを再構成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T12:24:36Z)
• Geometry-Biased Transformer for Robust Multi-View 3D Human Pose Reconstruction [3.069335774032178]
  マルチビュー2次元ポーズシーケンスから3次元ポーズを推定するエンコーダ・デコーダ変換アーキテクチャを提案する。 我々は、Human3.6M、CMU Panoptic、Occlusion-Personsの3つのベンチマーク公開データセットで実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T16:30:05Z)
• Viewpoint Equivariance for Multi-View 3D Object Detection [35.4090127133834]
  最先端の手法は多視点カメラ入力からのオブジェクト境界ボックスの推論と復号化に重点を置いている。 本稿では,3次元多視点幾何を利用した新しい3次元オブジェクト検出フレームワークであるVEDetを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T19:56:41Z)
• PointMCD: Boosting Deep Point Cloud Encoders via Multi-view Cross-modal Distillation for 3D Shape Recognition [55.38462937452363]
  本稿では,教師として事前訓練されたディープイメージエンコーダ,学生としてディープポイントエンコーダを含む多視点クロスモーダル蒸留アーキテクチャを提案する。 複数ビューの視覚的および幾何学的記述子をペアワイズにアライメントすることで、より強力なディープポイントエンコーダを、疲労や複雑なネットワーク修正を伴わずに得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T07:23:20Z)
• Multi-View Consistent Generative Adversarial Networks for 3D-aware Image Synthesis [48.33860286920389]
  3D認識画像合成は、3D表現を学習することにより、複数のビューからオブジェクトの画像を生成することを目的としている。 既存のアプローチには幾何学的制約がないため、通常はマルチビュー一貫性のある画像を生成することができない。 幾何制約付き高品質な3次元画像合成のためのマルチビュー一貫性ジェネレータネットワーク(MVCGAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T11:23:09Z)
• DSGN++: Exploiting Visual-Spatial Relation forStereo-based 3D Detectors [60.88824519770208]
  カメラベースの3Dオブジェクト検出器は、LiDARセンサーよりも広い展開と低価格のため歓迎されている。 我々は3次元幾何学と意味論の両方を表現するステレオボリューム構造について、以前のステレオモデリングDSGNを再考する。 本稿では,2次元から3次元のパイプラインを通しての情報フローを改善することを目的としたDSGN++を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T18:43:54Z)
• Object-Centric Multi-View Aggregation [86.94544275235454]
  本稿では,オブジェクトのスパースなビュー集合を集約して,半単純3次元表現を容積特徴格子の形で計算する手法を提案する。 我々のアプローチの鍵となるのは、カメラのポーズを明示することなく、ビューを持ち上げることができるオブジェクト中心の標準3D座標システムである。 画素から標準座標系への対称対応マッピングの計算により、未知の領域への情報伝達がより良くなることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T17:38:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。