論文の概要: Camera-Independent Single Image Depth Estimation from Defocus Blur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13045v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 23:14:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:42:23.650777
• Title: Camera-Independent Single Image Depth Estimation from Defocus Blur
• Title（参考訳）: Defocus Blur を用いたカメラ非依存単眼画像深度推定
• Authors: Lahiru Wijayasingha, Homa Alemzadeh, John A. Stankovic
• Abstract要約: 光物理方程式を用いて、複数のカメラ関連パラメータがデフォーカスのぼかしにどのように影響するかを示す。 我々は、デフォーカスブラーモデルから奥行きのカメラ独立性能をテストするために、合成データセットを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.516967182213821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monocular depth estimation is an important step in many downstream tasks in machine vision. We address the topic of estimating monocular depth from defocus blur which can yield more accurate results than the semantic based depth estimation methods. The existing monocular depth from defocus techniques are sensitive to the particular camera that the images are taken from. We show how several camera-related parameters affect the defocus blur using optical physics equations and how they make the defocus blur depend on these parameters. The simple correction procedure we propose can alleviate this problem which does not require any retraining of the original model. We created a synthetic dataset which can be used to test the camera independent performance of depth from defocus blur models. We evaluate our model on both synthetic and real datasets (DDFF12 and NYU depth V2) obtained with different cameras and show that our methods are significantly more robust to the changes of cameras. Code: https://github.com/sleekEagle/defocus_camind.git
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定は、機械ビジョンにおける多くの下流タスクにおいて重要なステップである。 意味に基づく深度推定法よりも正確な結果が得られるデフォーカスのぼかしから単眼深度を推定する話題に対処する。 デフォーカス技術による既存の単眼深度は、撮像された特定のカメラに敏感である。 いくつかのカメラ関連パラメータが光物理方程式を用いてデフォーカスのぼかしにどのように影響するか、そしてそれらがデフォーカスのぼかしをこれらのパラメータに依存するかを示す。 提案する簡単な修正手順は,元のモデルの再学習を必要としない問題を緩和することができる。 我々は,デフォーカスのぼかしモデルから奥行きのカメラ独立性能をテストするために,合成データセットを作成した。 異なるカメラを用いて得られた合成データと実データ(ddff12,nyu深度v2)の双方について評価を行い,提案手法がカメラの変動に対して著しく頑健であることを示す。 コード: https://github.com/sleekeagle/defocus_camind.git

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