論文の概要: MIPI 2023 Challenge on RGB+ToF Depth Completion: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13916v1
• Date: Thu, 27 Apr 2023 02:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 14:34:18.549983
• Title: MIPI 2023 Challenge on RGB+ToF Depth Completion: Methods and Results
• Title（参考訳）: MIPI 2023 RGB+ToF深度補完の課題:方法と結果
• Authors: Qingpeng Zhu, Wenxiu Sun, Yuekun Dai, Chongyi Li, Shangchen Zhou, Ruicheng Feng, Qianhui Sun, Chen Change Loy, Jinwei Gu, Yi Yu, Yangke Huang, Kang Zhang, Meiya Chen, Yu Wang, Yongchao Li, Hao Jiang, Amrit Kumar Muduli, Vikash Kumar, Kunal Swami, Pankaj Kumar Bajpai, Yunchao Ma, Jiajun Xiao, Zhi Ling
• Abstract要約: 深層学習により、RGB画像からの深度マップのより正確で効率的な完成と、粗いToF測定が可能になった。 異なる深度補完法の性能を評価するため,RGB+スパースToF深度補完コンペティションを組織した。 本稿では,競争の結果を提示し,トップパフォーマンス手法の長所と短所を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.77266693620425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Depth completion from RGB images and sparse Time-of-Flight (ToF) measurements is an important problem in computer vision and robotics. While traditional methods for depth completion have relied on stereo vision or structured light techniques, recent advances in deep learning have enabled more accurate and efficient completion of depth maps from RGB images and sparse ToF measurements. To evaluate the performance of different depth completion methods, we organized an RGB+sparse ToF depth completion competition. The competition aimed to encourage research in this area by providing a standardized dataset and evaluation metrics to compare the accuracy of different approaches. In this report, we present the results of the competition and analyze the strengths and weaknesses of the top-performing methods. We also discuss the implications of our findings for future research in RGB+sparse ToF depth completion. We hope that this competition and report will help to advance the state-of-the-art in this important area of research. More details of this challenge and the link to the dataset can be found at https://mipi-challenge.org/MIPI2023.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンやロボティクスにおいて,RGB画像からの深度補正と疎度飛行時間(ToF)測定は重要な問題である。 従来の奥行き完了の方法はステレオビジョンや構造化光技術に依存しているが、最近のディープラーニングの進歩により、rgb画像からの奥行きマップの精度と効率のよい補完が可能となり、sparse tof測定も可能になった。 異なる深度補完法の性能を評価するため,RGB+スパースToF深度補完コンペティションを組織した。 このコンペティションは、さまざまなアプローチの精度を比較するための標準化されたデータセットと評価指標を提供することで、この分野の研究を促進することを目的としていた。 本報告では,競争の結果を提示し,トップパフォーマンス手法の強みと弱みについて分析する。 また,RGB+スパースToF深度化における今後の研究の意義についても論じる。 この競争と報告が、この重要な研究分野における最先端の進展に役立つことを期待している。 この課題の詳細とデータセットへのリンクは、https://mipi-challenge.org/mipi2023にある。

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