論文の概要: LRRU: Long-short Range Recurrent Updating Networks for Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08956v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 09:04:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 13:43:55.172079
• Title: LRRU: Long-short Range Recurrent Updating Networks for Depth Completion
• Title（参考訳）: LRRU:深度到達のための長短レンジリカレント更新ネットワーク
• Authors: Yufei Wang, Bo Li, Ge Zhang, Qi Liu, Tao Gao, Yuchao Dai
• Abstract要約: 深度補修をより効率的に行うために,Long-Short Range Recurrent Updating (LRRU) ネットワークを提案する。 LRRUはまずスパース入力を大まかに満たして初期密度の深度マップを取得し、次に学習された空間変化カーネルを通して反復的に更新する。 我々の初期深度マップには粗いが完全な深度情報があり、粗い深度から深度を直接退避させる負担を軽減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.48580252300282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing deep learning-based depth completion methods generally employ massive stacked layers to predict the dense depth map from sparse input data. Although such approaches greatly advance this task, their accompanied huge computational complexity hinders their practical applications. To accomplish depth completion more efficiently, we propose a novel lightweight deep network framework, the Long-short Range Recurrent Updating (LRRU) network. Without learning complex feature representations, LRRU first roughly fills the sparse input to obtain an initial dense depth map, and then iteratively updates it through learned spatially-variant kernels. Our iterative update process is content-adaptive and highly flexible, where the kernel weights are learned by jointly considering the guidance RGB images and the depth map to be updated, and large-to-small kernel scopes are dynamically adjusted to capture long-to-short range dependencies. Our initial depth map has coarse but complete scene depth information, which helps relieve the burden of directly regressing the dense depth from sparse ones, while our proposed method can effectively refine it to an accurate depth map with less learnable parameters and inference time. Experimental results demonstrate that our proposed LRRU variants achieve state-of-the-art performance across different parameter regimes. In particular, the LRRU-Base model outperforms competing approaches on the NYUv2 dataset, and ranks 1st on the KITTI depth completion benchmark at the time of submission. Project page: https://npucvr.github.io/LRRU/.
• Abstract（参考訳）: 既存の深度学習に基づく深度補完法は, 一般に, 粗い入力データから深度マップを予測するために, 重層化層を用いる。 このようなアプローチは、このタスクを大いに前進させるが、それに伴う膨大な計算複雑性は、その実践的応用を妨げる。 より効率的に深度処理を実現するために,Long-Short Range Recurrent Updating (LRRU) ネットワークという,軽量な深度ネットワークフレームワークを提案する。 複雑な特徴表現を学習せずに、LRRUはまずスパース入力を大まかに満たして初期密度の深度マップを取得し、学習された空間変化カーネルを通して反復的に更新する。 我々の反復的更新プロセスはコンテント順応的かつ柔軟であり、ガイドRGB画像と深度マップを併用してカーネル重みを学習し、大小のカーネルスコープを動的に調整して長短の領域依存を捕捉する。 我々の初期深度マップは粗いが完全な深度情報を持ち、疎密な深度を直接退避させる負担を軽減するのに役立ち、提案手法は学習可能なパラメータや推論時間が少ない正確な深度マップに効果的に洗練することができる。 実験の結果,提案するlrru変種は,異なるパラメータレジームで最先端の性能を実現することがわかった。 特に、LRRU-Baseモデルは、NYUv2データセット上の競合するアプローチよりも優れており、提出時にKITTI深さ補完ベンチマークで1位である。 プロジェクトページ: https://npucvr.github.io/lrru/

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