論文の概要: Panoptic-Depth Color Map for Combination of Depth and Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12937v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 17:25:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 13:05:47.818763
• Title: Panoptic-Depth Color Map for Combination of Depth and Image Segmentation
• Title（参考訳）: 深度と画像のセグメンテーションを組み合わせたパノプティカル深度カラーマップ
• Authors: Jia-Quan Yu, Soo-Chang Pei
• Abstract要約: 画像分割と深度推定を組み合わせた革新的な手法を提案する。 セグメンテーションネットワークに追加の深さ推定ブランチを組み込むことで、各インスタンスセグメントの深さを予測することができる。 提案手法は,より包括的な画像認識結果を生成するために,異なるタスクとネットワークを組み合わせる新たな可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.33877878310217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image segmentation and depth estimation are crucial tasks in computer vision, especially in autonomous driving scenarios. Although these tasks are typically addressed separately, we propose an innovative approach to combine them in our novel deep learning network, Panoptic-DepthLab. By incorporating an additional depth estimation branch into the segmentation network, it can predict the depth of each instance segment. Evaluating on Cityscape dataset, we demonstrate the effectiveness of our method in achieving high-quality segmentation results with depth and visualize it with a color map. Our proposed method demonstrates a new possibility of combining different tasks and networks to generate a more comprehensive image recognition result to facilitate the safety of autonomous driving vehicles.
• Abstract（参考訳）: 画像分割と深度推定はコンピュータビジョン、特に自律運転シナリオにおいて重要なタスクである。 これらのタスクは一般的に別々に対処されるが、我々は新しいディープラーニングネットワークであるPanoptic-DepthLabにそれらを組み合わせる革新的なアプローチを提案する。 セグメンテーションネットワークに追加の深さ推定ブランチを組み込むことで、各インスタンスセグメントの深さを予測することができる。 都市景観データセット上での評価を行い,高品位セグメンテーションを奥行きで達成し,カラーマップで可視化する手法の有効性を示す。 提案手法は、自律走行車の安全性を高めるために、様々なタスクとネットワークを組み合わせてより包括的な画像認識結果を生成する新しい可能性を示す。

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