論文の概要: MPI Planar Correction of Pulse Based ToF Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12064v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 11:32:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 15:50:10.882385
- Title: MPI Planar Correction of Pulse Based ToF Cameras
- Title（参考訳）: パルス型ToFカメラのMPI平面補正
- Authors: Marian-Leontin Pop and Levente Tamas
- Abstract要約: タイム・オブ・フライ(ToF)カメラは、コンシューマグレードの電子機器から安全上重要な産業用ロボットまで幅広い領域で普及している。
ToFカメラは、特にパルスベースの変種が連続的に開発されているが、ポイントの急激なノイズやマルチパス推論(MPI)など、相変わらず異なる問題に直面している。
本稿では、パルスベースのToFカメラにおいて、この種のアーチファクトの緩和を可能にする特徴ピラミッドネットワーク(FPN)を用いたMPI低減問題に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450405446885067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Time-of-Flight (ToF) cameras are becoming popular in a wide span of areas
ranging from consumer-grade electronic devices to safety-critical industrial
robots. This is mainly due to their high frame rate, relative good precision
and the lowered costs. Although ToF cameras are in continuous development,
especially pulse-based variants, they still face different problems, including
spurious noise over the points or multipath inference (MPI). The latter can
cause deformed surfaces to manifest themselves on curved surfaces instead of
planar ones, making standard spatial data preprocessing, such as plane
extraction, difficult. In this paper, we focus on the MPI reduction problem
using Feature Pyramid Networks (FPN) which allow the mitigation of this type of
artifact for pulse-based ToF cameras. With our end-to-end network, we managed
to attenuate the MPI effect on planar surfaces using a learning-based method on
real ToF data. Both the custom dataset used for our model training as well as
the code is available on the author's Github homepage.
- Abstract（参考訳）: time-of(tof)カメラは、消費者級の電子機器から安全クリティカルな産業用ロボットまで幅広い分野で人気を集めている。
これは主にフレームレートが高く、相対的精度が良く、コストが低いためである。
tofカメラは、特にパルスベースで開発が続けられているが、点に対するスプリアスノイズやマルチパス推論(mpi)など、様々な問題に直面している。
後者は平面ではなく曲面上に変形した表面を現示させ、平面抽出のような標準的な空間データ前処理を困難にする。
本稿では,パルスベースのtofカメラにおけるこの種のアーティファクトの緩和を可能にする機能ピラミッドネットワーク(fpn)を用いたmpi削減問題に注目する。
エンド・ツー・エンドのネットワークでは、実際のToFデータに基づく学習手法を用いて、平面上のMPI効果を減衰することができた。
モデルのトレーニングに使用するカスタムデータセットとコードの両方が、著者のgithubホームページで利用可能です。
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