論文の概要: Booster: a Benchmark for Depth from Images of Specular and Transparent Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08245v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 18:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 14:14:59.035067
• Title: Booster: a Benchmark for Depth from Images of Specular and Transparent Surfaces
• Title（参考訳）: Booster: スペックと透明な表面の画像の深さのベンチマーク
• Authors: Pierluigi Zama Ramirez, Alex Costanzino, Fabio Tosi, Matteo Poggi, Samuele Salti, Stefano Mattoccia, Luigi Di Stefano
• Abstract要約: 本研究では,高分解能で高精度かつ高密度な地下構造ラベルを含む新しいデータセットを提案する。 我々の買収パイプラインは、新しい時空ステレオフレームワークを活用している。 データセットは85の異なるシーンで収集された606のサンプルで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.51297977960658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating depth from images nowadays yields outstanding results, both in terms of in-domain accuracy and generalization. However, we identify two main challenges that remain open in this field: dealing with non-Lambertian materials and effectively processing high-resolution images. Purposely, we propose a novel dataset that includes accurate and dense ground-truth labels at high resolution, featuring scenes containing several specular and transparent surfaces. Our acquisition pipeline leverages a novel deep space-time stereo framework, enabling easy and accurate labeling with sub-pixel precision. The dataset is composed of 606 samples collected in 85 different scenes, each sample includes both a high-resolution pair (12 Mpx) as well as an unbalanced stereo pair (Left: 12 Mpx, Right: 1.1 Mpx). Additionally, we provide manually annotated material segmentation masks and 15K unlabeled samples. We divide the dataset into a training set, and two testing sets, the latter devoted to the evaluation of stereo and monocular depth estimation networks respectively to highlight the open challenges and future research directions in this field.
• Abstract（参考訳）: 画像から深度を推定すると、領域内精度と一般化の両面で優れた結果が得られる。 しかし,この領域では,非ランベルト材料を扱うこと,高解像度画像を効果的に処理すること,という2つの課題が解決されている。 そこで本研究では,高解像度で高精度かつ高密度な地下トラスラベルを含む新しいデータセットを提案する。 我々の獲得パイプラインは、新しい時空ステレオフレームワークを活用し、サブピクセル精度で簡単かつ正確なラベリングを可能にする。 データセットは85の異なるシーンで収集された606個のサンプルで構成され、それぞれのサンプルは高解像度のペア(12 Mpx)とアンバランスのステレオペア(12 Mpx, Right: 1.1 Mpx)の両方を含む。 さらに,手動でアノテートした材料セグメンテーションマスクと15Kの未ラベルサンプルも提供する。 データセットをトレーニングセットに分割し、2つのテストセット、後者はステレオとモノクルの深さ推定ネットワークの評価に向け、この分野におけるオープンな課題と今後の研究方向性を明らかにする。

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