Fugu-MT 論文翻訳(概要): FishRecGAN: An End to End GAN Based Network for Fisheye Rectification and Calibration

論文の概要: FishRecGAN: An End to End GAN Based Network for Fisheye Rectification and Calibration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05222v2
Date: Tue, 6 Jun 2023 07:41:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 19:57:41.868387
Title: FishRecGAN: An End to End GAN Based Network for Fisheye Rectification and Calibration
Title（参考訳）: FishRecGAN: 魚眼矯正・校正のためのGANベースのネットワークの終了
Authors: Xin Shen, Kyungdon Joo, Jean Oh
Abstract要約: 本研究では,魚眼画像の修正とカメラのキャリブレーションと歪みパラメータの同時調整を行うエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法を提案する。提案手法はPSNR値が22.343の高分解能で頑健な性能を実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.816020192280977
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose an end-to-end deep learning approach to rectify fisheye images and simultaneously calibrate camera intrinsic and distortion parameters. Our method consists of two parts: a Quick Image Rectification Module developed with a Pix2Pix GAN and Wasserstein GAN (W-Pix2PixGAN), and a Calibration Module with a CNN architecture. Our Quick Rectification Network performs robust rectification with good resolution, making it suitable for constant calibration in camera-based surveillance equipment. To achieve high-quality calibration, we use the straightened output from the Quick Rectification Module as a guidance-like semantic feature map for the Calibration Module to learn the geometric relationship between the straightened feature and the distorted feature. We train and validate our method with a large synthesized dataset labeled with well-simulated parameters applied to a perspective image dataset. Our solution has achieved robust performance in high-resolution with a significant PSNR value of 22.343.
Abstract（参考訳）: 魚眼画像の修正とカメラ内在・歪みパラメータの校正を同時に行うエンドツーエンドのディープラーニング手法を提案する。提案手法は,Pix2Pix GAN と Wasserstein GAN (W-Pix2PixGAN) で開発されたQuick Image Rectification Module と,CNNアーキテクチャによるキャリブレーションモジュールからなる。高速整流ネットワークは、良好な解像度でロバスト整流を行い、カメラベースの監視機器の定常キャリブレーションに適している。高品質キャリブレーションを実現するために,高速整流モジュールからのストレート出力をキャリブレーションモジュールの誘導的意味特徴マップとして使用し,ストレート化特徴と歪み特徴との幾何学的関係を学習する。我々は、視点画像データセットによくシミュレーションされたパラメータをラベル付けした大規模な合成データセットを用いて、我々の手法を訓練し、検証する。提案手法はPSNR値が22.343の高分解能で頑健な性能を実現している。

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