論文の概要: Learning Continuous Depth Representation via Geometric Spatial Aggregator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03499v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 07:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 15:04:40.207186
• Title: Learning Continuous Depth Representation via Geometric Spatial Aggregator
• Title（参考訳）: 幾何空間アグリゲータによる連続深度表現の学習
• Authors: Xiaohang Wang, Xuanhong Chen, Bingbing Ni, Zhengyan Tong, Hang Wang
• Abstract要約: 深度マップ超解法(DSR)のための新しい連続深度表現法を提案する。 この表現の中心は我々の提案した幾何空間アグリゲータ(GSA)であり、これは任意にアップサンプリングされたターゲットグリッドにより変調された距離場を利用する。 また、局所座標間の関数マッピングを構築するための原理的な方法を持つGeoDSRというトランスフォーマースタイルのバックボーンも提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.1698365486215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth map super-resolution (DSR) has been a fundamental task for 3D computer vision. While arbitrary scale DSR is a more realistic setting in this scenario, previous approaches predominantly suffer from the issue of inefficient real-numbered scale upsampling. To explicitly address this issue, we propose a novel continuous depth representation for DSR. The heart of this representation is our proposed Geometric Spatial Aggregator (GSA), which exploits a distance field modulated by arbitrarily upsampled target gridding, through which the geometric information is explicitly introduced into feature aggregation and target generation. Furthermore, bricking with GSA, we present a transformer-style backbone named GeoDSR, which possesses a principled way to construct the functional mapping between local coordinates and the high-resolution output results, empowering our model with the advantage of arbitrary shape transformation ready to help diverse zooming demand. Extensive experimental results on standard depth map benchmarks, e.g., NYU v2, have demonstrated that the proposed framework achieves significant restoration gain in arbitrary scale depth map super-resolution compared with the prior art. Our codes are available at https://github.com/nana01219/GeoDSR.
• Abstract（参考訳）: 深度マップ超解像(DSR)は3次元コンピュータビジョンの基本的な課題である。 任意のスケールDSRは、このシナリオではより現実的な設定であるが、従来のアプローチは主に非効率な実数スケールアップサンプリングの問題に悩まされている。 そこで本研究では,DSRのための新しい連続深度表現法を提案する。 この表現の中心は我々の提案した幾何学的空間アグリゲータ (GSA) であり、これは任意にアップサンプリングされたターゲットグリッドにより変調された距離場を利用して、幾何学的情報を特徴集約とターゲット生成に明示的に導入する。 さらに,gsrを用いたブリック化により,局所座標と高分解能出力結果との関数マッピングを原理的に構築する手法を持つgeodsrというトランスフォーマチックバックボーンを提案する。 標準深度マップベンチマーク(nyu v2 など)の広範な実験結果から,提案手法が任意のスケール深度マップのスーパーレゾリューションにおいて,先行技術と比較して相当な回復率を達成できることが示されている。 私たちのコードはhttps://github.com/nana01219/geodsrで利用可能です。

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