論文の概要: Attentive Multimodal Fusion for Optical and Scene Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15301v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 04:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 13:42:54.806472
• Title: Attentive Multimodal Fusion for Optical and Scene Flow
• Title（参考訳）: 光とシーンフローのための注意型マルチモーダル融合
• Authors: Youjie Zhou, Guofeng Mei, Yiming Wang, Fabio Poiesi, Yi Wan
• Abstract要約: 既存の方法は通常、RGB画像のみに依存するか、後段のモダリティを融合させる。 本稿では,センサモード間の早期情報融合を可能にするFusionRAFTという新しいディープニューラルネットワーク手法を提案する。 提案手法は,RGB画像に影響を及ぼすノイズや低照度条件の存在下での堅牢性の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.08052492109655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an investigation into the estimation of optical and scene flow using RGBD information in scenarios where the RGB modality is affected by noise or captured in dark environments. Existing methods typically rely solely on RGB images or fuse the modalities at later stages, which can result in lower accuracy when the RGB information is unreliable. To address this issue, we propose a novel deep neural network approach named FusionRAFT, which enables early-stage information fusion between sensor modalities (RGB and depth). Our approach incorporates self- and cross-attention layers at different network levels to construct informative features that leverage the strengths of both modalities. Through comparative experiments, we demonstrate that our approach outperforms recent methods in terms of performance on the synthetic dataset Flyingthings3D, as well as the generalization on the real-world dataset KITTI. We illustrate that our approach exhibits improved robustness in the presence of noise and low-lighting conditions that affect the RGB images. We release the code, models and dataset at https://github.com/jiesico/FusionRAFT.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGBのモダリティが雑音の影響を受け,暗黒環境下で捕獲された場合のRGBD情報を用いた光学的およびシーンフローの推定について検討する。 既存の手法は、通常、RGB画像のみに依存するか、後段のモダリティを融合させるため、RGB情報が信頼できない場合の精度が低下する可能性がある。 この問題に対処するため,我々はFusionRAFTという新しいディープニューラルネットワークアプローチを提案し,センサモード(RGBとDepth)の早期情報融合を可能にする。 当社のアプローチでは,異なるネットワークレベルでの自己および横断的なレイヤを組み込んで,両モードの強みを活用した情報的特徴を構築する。 比較実験により,本手法は,合成データセットFlyingthings3Dの性能および実世界のデータセットKITTIの一般化において,最近の手法よりも優れていることを示した。 提案手法は,RGB画像に影響を及ぼす雑音や低照度条件の存在下での堅牢性の向上を示す。 コード、モデル、データセットはhttps://github.com/jiesico/FusionRAFT.comで公開しています。

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