論文の概要: Spherical Space Feature Decomposition for Guided Depth Map Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08942v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 21:22:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:50:28.829953
• Title: Spherical Space Feature Decomposition for Guided Depth Map Super-Resolution
• Title（参考訳）: 誘導深度マップ超解像のための球面空間特徴分解
• Authors: Zixiang Zhao, Jiangshe Zhang, Xiang Gu, Chengli Tan, Shuang Xu, Yulun Zhang, Radu Timofte, Luc Van Gool
• Abstract要約: 誘導深度マップ超解像(GDSR)は、低解像度(LR)深度マップに高解像度(HR)RGB画像を含む追加情報を加えることを目的としている。 本稿では,この問題を解決するために,Spherical Space Feature Decomposition Network (SSDNet)を提案する。 提案手法は,4つのテストデータセットを用いて最先端の結果を達成し,実世界のシーンへの一般化に成功することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 139.005219131348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Guided depth map super-resolution (GDSR), as a hot topic in multi-modal image processing, aims to upsample low-resolution (LR) depth maps with additional information involved in high-resolution (HR) RGB images from the same scene. The critical step of this task is to effectively extract domain-shared and domain-private RGB/depth features. In addition, three detailed issues, namely blurry edges, noisy surfaces, and over-transferred RGB texture, need to be addressed. In this paper, we propose the Spherical Space feature Decomposition Network (SSDNet) to solve the above issues. To better model cross-modality features, Restormer block-based RGB/depth encoders are employed for extracting local-global features. Then, the extracted features are mapped to the spherical space to complete the separation of private features and the alignment of shared features. Shared features of RGB are fused with the depth features to complete the GDSR task. Subsequently, a spherical contrast refinement (SCR) module is proposed to further address the detail issues. Patches that are classified according to imperfect categories are input to the SCR module, where the patch features are pulled closer to the ground truth and pushed away from the corresponding imperfect samples in the spherical feature space via contrastive learning. Extensive experiments demonstrate that our method can achieve state-of-the-art results on four test datasets and can successfully generalize to real-world scenes. Code will be released.
• Abstract（参考訳）: 誘導深度マップ超解像(GDSR)はマルチモーダル画像処理におけるホットトピックとして,高分解能(HR)RGB画像の付加情報を含む低分解能(LR)深度マップのアップサンプリングを目的としている。 このタスクの重要なステップは、ドメイン共有およびドメインプライベートなRGB/deepth機能を効果的に抽出することです。 さらに、ぼやけたエッジ、ノイズの多い表面、過剰に伝達されたRGBテクスチャという3つの詳細な問題に対処する必要がある。 本稿では,この問題を解決するために,Spherical Space Feature Decomposition Network (SSDNet)を提案する。 RestormerブロックをベースとしたRGB/deepthエンコーダは,モダリティ特性のモデル化に有効である。 そして、抽出された特徴を球面空間にマッピングし、プライベート特徴の分離と共有特徴のアライメントを完了させる。 RGBの共有機能は、GDSRタスクを完了するための奥行き機能と融合している。 その後、より詳細な問題に対処するため、球面コントラスト改善(SCR)モジュールを提案する。 不完全なカテゴリに従って分類されたパッチは、SCRモジュールに入力され、パッチの特徴は、真相に近づき、対照的な学習を通じて、球状特徴空間の対応する不完全なサンプルから押し出される。 広範な実験により,本手法は4つのテストデータセットで最先端の結果を得ることができ,実世界のシーンに一般化できることを示した。 コードはリリースされる。

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