論文の概要: DepthSSC: Depth-Spatial Alignment and Dynamic Voxel Resolution for Monocular 3D Semantic Scene Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17084v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 01:47:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 00:18:59.924341
• Title: DepthSSC: Depth-Spatial Alignment and Dynamic Voxel Resolution for Monocular 3D Semantic Scene Completion
• Title（参考訳）: depthssc: 単眼3次元セマンティックシーンの奥行き空間アライメントと動的ボクセル解像度
• Authors: Jiawei Yao and Jusheng Zhang
• Abstract要約: DepthSSCはモノクロカメラのみをベースとしたセマンティックシーン補完手法である。 従来の手法で観察された空間的不整合や歪みの問題を緩和する。 複雑な3D構造の詳細をキャプチャーし、最先端のパフォーマンスを実現する効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4662017507844857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of 3D semantic scene completion with monocular cameras is gaining increasing attention in the field of autonomous driving. Its objective is to predict the occupancy status of each voxel in the 3D scene from partial image inputs. Despite the existence of numerous methods, many of them overlook the issue of accurate alignment between spatial and depth information. To address this, we propose DepthSSC, an advanced method for semantic scene completion solely based on monocular cameras. DepthSSC combines the ST-GF (Spatial Transformation Graph Fusion) module with geometric-aware voxelization, enabling dynamic adjustment of voxel resolution and considering the geometric complexity of 3D space to ensure precise alignment between spatial and depth information. This approach successfully mitigates spatial misalignment and distortion issues observed in prior methods. Through evaluation on the SemanticKITTI dataset, DepthSSC not only demonstrates its effectiveness in capturing intricate 3D structural details but also achieves state-of-the-art performance. We believe DepthSSC provides a fresh perspective on monocular camera-based 3D semantic scene completion research and anticipate it will inspire further related studies.
• Abstract（参考訳）: 単眼カメラによる3次元セマンティックシーンの完成作業は、自動運転の分野で注目を集めている。 その目的は、部分的な画像入力から3dシーン内の各ボクセルの占有状況を予測することである。 多くの方法が存在するにも拘わらず、その多くは空間情報と深度情報の正確なアライメントの問題を見落としている。 そこで本研究では,単眼カメラのみをベースとするセマンティックシーン補完手法であるdeepsscを提案する。 DepthSSCは、ST-GF(Spatial Transformation Graph Fusion)モジュールと幾何学的なボクセル化を組み合わせ、ボクセル解像度の動的調整を可能にし、3次元空間の幾何学的複雑さを考慮して空間情報と深度情報の正確な整合性を確保する。 この手法は,従来の手法で観測された空間的ずれや歪みの問題を緩和する。 SemanticKITTIデータセットの評価を通じて、DepthSSCは複雑な3D構造の詳細をキャプチャする効果を示すだけでなく、最先端のパフォーマンスも達成している。 depthsscは、単眼カメラベースの3dセマンティックシーン補完研究の新しい視点を提供し、さらなる研究を刺激することを期待している。

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