論文の概要: Supersampling of Data from Structured-light Scanner with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07432v2
- Date: Mon, 26 Feb 2024 09:53:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 00:17:46.824847
- Title: Supersampling of Data from Structured-light Scanner with Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた構造化光スキャナからのデータのスーパーサンプリング
- Authors: Martin Melicher\v{c}\'ik, Luk\'a\v{s} Gajdo\v{s}ech, Viktor Kocur,
Martin Madaras
- Abstract要約: 2つのディープラーニングモデルFDSRとDKNは、高解像度のデータを扱うように修正される。
得られた高分解能深度マップは定性的および定量的な測定値を用いて評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837167
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper focuses on increasing the resolution of depth maps obtained from
3D cameras using structured light technology. Two deep learning models FDSR and
DKN are modified to work with high-resolution data, and data pre-processing
techniques are implemented for stable training. The models are trained on our
custom dataset of 1200 3D scans. The resulting high-resolution depth maps are
evaluated using qualitative and quantitative metrics. The approach for depth
map upsampling offers benefits such as reducing the processing time of a
pipeline by first downsampling a high-resolution depth map, performing various
processing steps at the lower resolution and upsampling the resulting depth map
or increasing the resolution of a point cloud captured in lower resolution by a
cheaper device. The experiments demonstrate that the FDSR model excels in terms
of faster processing time, making it a suitable choice for applications where
speed is crucial. On the other hand, the DKN model provides results with higher
precision, making it more suitable for applications that prioritize accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,構造光技術を用いた3次元カメラから得られる深度マップの解像度向上に焦点をあてる。
2つのディープラーニングモデルFDSRとDKNは高解像度のデータを扱うように修正され、安定したトレーニングのためにデータ前処理技術が実装される。
モデルは、1200の3Dスキャンのカスタムデータセットでトレーニングされています。
得られた高分解能深度マップは定性的,定量的に評価される。
ディープマップアップサンプリングのアプローチは、まず高解像度のディープマップをダウンサンプリングすることでパイプラインの処理時間を短縮し、低解像度で様々な処理ステップを実行し、その結果のディープマップをアップサンプリングしたり、より安価なデバイスで低解像度でキャプチャされたポイントクラウドの解像度を増大させることによる利点を提供する。
実験により、FDSRモデルはより高速な処理時間で優れており、速度が重要となるアプリケーションに適していることが示された。
一方、dknモデルは、より精度の高い結果を提供し、精度を優先するアプリケーションに適している。
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