論文の概要: Guided Depth Super-Resolution by Deep Anisotropic Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11592v2
• Date: Tue, 22 Nov 2022 09:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 13:11:56.020093
• Title: Guided Depth Super-Resolution by Deep Anisotropic Diffusion
• Title（参考訳）: 深部異方性拡散による奥行き超解像
• Authors: Nando Metzger, Rodrigo Caye Daudt, Konrad Schindler
• Abstract要約: 誘導異方性拡散と深層畳み込みネットワークを組み合わせた新しい手法を提案する。 誘導深度超解像のための3つの一般的なベンチマークで前例のない結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.445649181582823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Performing super-resolution of a depth image using the guidance from an RGB image is a problem that concerns several fields, such as robotics, medical imaging, and remote sensing. While deep learning methods have achieved good results in this problem, recent work highlighted the value of combining modern methods with more formal frameworks. In this work, we propose a novel approach which combines guided anisotropic diffusion with a deep convolutional network and advances the state of the art for guided depth super-resolution. The edge transferring/enhancing properties of the diffusion are boosted by the contextual reasoning capabilities of modern networks, and a strict adjustment step guarantees perfect adherence to the source image. We achieve unprecedented results in three commonly used benchmarks for guided depth super-resolution. The performance gain compared to other methods is the largest at larger scales, such as x32 scaling. Code for the proposed method will be made available to promote reproducibility of our results.
• Abstract（参考訳）: RGB画像からのガイダンスを用いた深度画像の超解像化は、ロボット工学、医用画像、リモートセンシングなど、いくつかの分野に関わる問題である。 ディープラーニングの手法はこの問題で良い結果を得たが、最近の研究は、モダンなメソッドとより正式なフレームワークを組み合わせることの価値を強調した。 本研究では, 誘導異方性拡散と深部畳み込みネットワークを組み合わせた新しい手法を提案し, 誘導深度超解像技術の現状を推し進める。 拡散のエッジ転送/エンハンシング特性は、現代のネットワークの文脈推論能力によって強化され、厳格な調整ステップにより、ソースイメージへの完全準拠が保証される。 誘導深度超解像のための3つの一般的なベンチマークで前例のない結果を得た。 他の方法と比較してパフォーマンスの向上は、x32スケーリングなど、より大きなスケールで最大である。 提案手法のコードは,結果の再現性を促進するために利用可能である。

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