Fugu-MT 論文翻訳(概要): SDGE: Stereo Guided Depth Estimation for 360$^\circ$ Camera Sets

論文の概要: SDGE: Stereo Guided Depth Estimation for 360$^\circ$ Camera Sets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11791v3
Date: Thu, 29 Feb 2024 06:33:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-01 11:18:48.731822
Title: SDGE: Stereo Guided Depth Estimation for 360$^\circ$ Camera Sets
Title（参考訳）: SDGE:360$^\circ$カメラセットのステレオガイド深度推定
Authors: Jialei Xu, Wei Yin, Dong Gong, Junjun Jiang, Xianming Liu
Abstract要約: マルチカメラシステムは、360ドル周の知覚を達成するために、しばしば自律走行に使用される。 360ドル(約3万3000円)のカメラセットは、しばしば制限または低品質のオーバーラップ領域を持ち、画像全体に対してマルチビューステレオメソッドを実現する。重なりの重なりに多視点ステレオ結果を明示的に利用することにより、全画像の深さ推定を強化するステレオガイド深度推定法(SGDE)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 70.43189279606972
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Depth estimation is a critical technology in autonomous driving, and multi-camera systems are often used to achieve a 360$^\circ$ perception. These 360$^\circ$ camera sets often have limited or low-quality overlap regions, making multi-view stereo methods infeasible for the entire image. Alternatively, monocular methods may not produce consistent cross-view predictions. To address these issues, we propose the Stereo Guided Depth Estimation (SGDE) method, which enhances depth estimation of the full image by explicitly utilizing multi-view stereo results on the overlap. We suggest building virtual pinhole cameras to resolve the distortion problem of fisheye cameras and unify the processing for the two types of 360$^\circ$ cameras. For handling the varying noise on camera poses caused by unstable movement, the approach employs a self-calibration method to obtain highly accurate relative poses of the adjacent cameras with minor overlap. These enable the use of robust stereo methods to obtain high-quality depth prior in the overlap region. This prior serves not only as an additional input but also as pseudo-labels that enhance the accuracy of depth estimation methods and improve cross-view prediction consistency. The effectiveness of SGDE is evaluated on one fisheye camera dataset, Synthetic Urban, and two pinhole camera datasets, DDAD and nuScenes. Our experiments demonstrate that SGDE is effective for both supervised and self-supervised depth estimation, and highlight the potential of our method for advancing downstream autonomous driving technologies, such as 3D object detection and occupancy prediction.
Abstract（参考訳）: 深度推定は自動運転において重要な技術であり、マルチカメラシステムは360$^\circ$の知覚を達成するためにしばしば使用される。これらの360$^\circ$カメラセットは、しばしば制限または低品質のオーバーラップ領域を持ち、画像全体に対してマルチビューステレオメソッドを実現する。あるいは、単分子的手法は一貫したクロスビュー予測を生成できない。そこで本研究では,多視点ステレオ結果の重なりを明示的に活用し,全画像の奥行き推定を高速化するステレオガイド深度推定(sgde)法を提案する。魚眼カメラの歪み問題を解決するために仮想ピンホールカメラを構築し,この2種類の360$^\circ$カメラの処理を統一することを提案する。不安定な動きによって生じるカメラポーズのノイズの処理には, 近接するカメラの高精度な相対的なポーズを得るために, 自己校正法を用いる。これにより、重なり領域に先立って高品質な深度を得るためのロバストなステレオ手法が利用可能となる。この先行は、追加入力だけでなく、深度推定法の精度を高め、クロスビュー予測整合性を改善する擬似ラベルとしても機能する。 SGDEの有効性を,1つの魚眼カメラデータセット,Synthetic Urbanと2つのピンホールカメラデータセット,DDADとnuSceneで評価した。実験により,SGDEは教師付き深度推定と自己監督型深度推定の両方に有効であることが示され,3次元物体検出や占有予測などの下流自動走行技術の進歩の可能性を強調した。

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