論文の概要: Depth Estimation maps of lidar and stereo images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11741v1
- Date: Thu, 22 Dec 2022 14:32:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 14:53:08.009564
- Title: Depth Estimation maps of lidar and stereo images
- Title（参考訳）: ライダー画像とステレオ画像の深さ推定マップ
- Authors: Fei Wu and Luoyu Chen
- Abstract要約: 本稿では,ライダーデータとステレオ画像に基づく深度推定の評価と性能に着目した。
また,深度推定性能の最適化について詳述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.684545950979187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper as technology report is focusing on evaluation and performance
about depth estimations based on lidar data and stereo images(front left and
front right). The lidar 3d cloud data and stereo images are provided by ford.
In addition, this paper also will explain some details about optimization for
depth estimation performance. And some reasons why not use machine learning to
do depth estimation, replaced by pure mathmatics to do stereo depth estimation.
The structure of this paper is made of by following:(1) Performance: to discuss
and evaluate about depth maps created from stereo images and 3D cloud points,
and relationships analysis for alignment and errors;(2) Depth estimation by
stereo images: to explain the methods about how to use stereo images to
estimate depth;(3)Depth estimation by lidar: to explain the methods about how
to use 3d cloud datas to estimate depth;In summary, this report is mainly to
show the performance of depth maps and their approaches, analysis for them.
- Abstract（参考訳）: 本報告は,ライダーデータとステレオ画像(前左および前右)に基づく深度推定の評価と性能に着目した技術報告である。
ライダー3dクラウドデータ及びステレオ画像はフォードにより提供される。
さらに,深度推定性能の最適化について,いくつかの詳細を述べる。
そして、機械学習を深度推定に使わず、純粋数学に代えて立体深度推定に使用する理由もいくつかある。
The structure of this paper is made of by following:(1) Performance: to discuss and evaluate about depth maps created from stereo images and 3D cloud points, and relationships analysis for alignment and errors;(2) Depth estimation by stereo images: to explain the methods about how to use stereo images to estimate depth;(3)Depth estimation by lidar: to explain the methods about how to use 3d cloud datas to estimate depth;In summary, this report is mainly to show the performance of depth maps and their approaches, analysis for them.
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