論文の概要: PanDepth: Joint Panoptic Segmentation and Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14180v2
• Date: Wed, 6 Mar 2024 12:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 18:29:30.686743
• Title: PanDepth: Joint Panoptic Segmentation and Depth Completion
• Title（参考訳）: PanDepth:ジョイント・パノプティクス・セグメンテーションとディップス・コンプリーション
• Authors: Juan Lagos, Esa Rahtu
• Abstract要約: 本稿では,RGB画像とスパース深度マップを用いたマルチタスクモデルを提案する。 本モデルでは,完全な深度マップの予測に成功し,各入力フレームに対してセマンティックセグメンテーション,インスタンスセグメンテーション,パノプティックセグメンテーションを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.642115764441016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding 3D environments semantically is pivotal in autonomous driving applications where multiple computer vision tasks are involved. Multi-task models provide different types of outputs for a given scene, yielding a more holistic representation while keeping the computational cost low. We propose a multi-task model for panoptic segmentation and depth completion using RGB images and sparse depth maps. Our model successfully predicts fully dense depth maps and performs semantic segmentation, instance segmentation, and panoptic segmentation for every input frame. Extensive experiments were done on the Virtual KITTI 2 dataset and we demonstrate that our model solves multiple tasks, without a significant increase in computational cost, while keeping high accuracy performance. Code is available at https://github.com/juanb09111/PanDepth.git
• Abstract（参考訳）: 3d環境をセマンティックに理解することは、複数のコンピュータビジョンタスクが関与する自動運転アプリケーションにおいて重要である。 マルチタスクモデルは与えられたシーンに対して異なるタイプの出力を提供し、計算コストを低く保ちながらより包括的な表現をもたらす。 本稿では,RGB画像とスパース深度マップを用いたマルチタスクモデルを提案する。 本モデルでは,完全な深度マップの予測に成功し,各入力フレームに対してセマンティックセグメンテーション,インスタンスセグメンテーション,パノプティックセグメンテーションを行う。 仮想kitti 2データセット上で広範な実験を行い,高い精度を維持しつつ計算コストを大幅に増加させることなく,複数のタスクを解くことを実証した。 コードはhttps://github.com/juanb09111/PanDepth.gitで入手できる。

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