Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparsity Agnostic Depth Completion

論文の概要: Sparsity Agnostic Depth Completion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00790v1
Date: Thu, 1 Dec 2022 18:59:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-02 16:30:27.008756
Title: Sparsity Agnostic Depth Completion
Title（参考訳）: Sparsity Agnostic Depth Completion
Authors: Andrea Conti, Matteo Poggi and Stefano Mattoccia
Abstract要約: 最先端のアプローチは、入力点の特定の密度と分布を処理する場合にのみ正確な結果が得られる。私たちのソリューションは、不均一な分布に対して堅牢で、トレーニング中に見たことのない極めて低い密度です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.116228971420874
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel depth completion approach agnostic to the sparsity of depth points, that is very likely to vary in many practical applications. State-of-the-art approaches yield accurate results only when processing a specific density and distribution of input points, i.e. the one observed during training, narrowing their deployment in real use cases. On the contrary, our solution is robust to uneven distributions and extremely low densities never witnessed during training. Experimental results on standard indoor and outdoor benchmarks highlight the robustness of our framework, achieving accuracy comparable to state-of-the-art methods when tested with density and distribution equal to the training one while being much more accurate in the other cases. Our pretrained models and further material are available in our project page.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,多くの応用において,深度点の空間性に依存しない新しい深度完備化手法を提案する。最先端のアプローチは、特定の密度と入力点の分布を処理する場合にのみ正確な結果が得られる。逆に、我々のソリューションは不均一な分布に対して堅牢であり、トレーニング中に見つからなかった極めて低密度である。標準室内および屋外ベンチマークにおける実験結果では,このフレームワークのロバスト性が強調され,密度と分布をトレーニングと同等の精度でテストした場合の最先端手法に匹敵する精度が得られた。トレーニング済みのモデルとさらなる資料は、プロジェクトのページで利用可能です。

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