論文の概要: Learning Pixel-wise Continuous Depth Representation via Clustering for Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13579v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 07:18:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:30:39.696790
• Title: Learning Pixel-wise Continuous Depth Representation via Clustering for Depth Completion
• Title（参考訳）: 深度補完のためのクラスタリングによる画素ワイド連続深度表現の学習
• Authors: Chen Shenglun, Zhang Hong, Ma XinZhu, Wang Zhihui, Li Haojie
• Abstract要約: 我々はCluDeと呼ばれる新しいクラスタリングベースのフレームワークを提案し、ピクセル単位で連続的な深度表現を学習する。 CluDeはピクセル単位で連続的な深度表現を利用することで、オブジェクト境界付近の深度スミアリングをうまく低減する。 CluDeはVOIDデータセットの最先端のパフォーマンスを達成し、KITTIデータセットの分類ベースのメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth completion is a long-standing challenge in computer vision, where classification-based methods have made tremendous progress in recent years. However, most existing classification-based methods rely on pre-defined pixel-shared and discrete depth values as depth categories. This representation fails to capture the continuous depth values that conform to the real depth distribution, leading to depth smearing in boundary regions. To address this issue, we revisit depth completion from the clustering perspective and propose a novel clustering-based framework called CluDe which focuses on learning the pixel-wise and continuous depth representation. The key idea of CluDe is to iteratively update the pixel-shared and discrete depth representation to its corresponding pixel-wise and continuous counterpart, driven by the real depth distribution. Specifically, CluDe first utilizes depth value clustering to learn a set of depth centers as the depth representation. While these depth centers are pixel-shared and discrete, they are more in line with the real depth distribution compared to pre-defined depth categories. Then, CluDe estimates offsets for these depth centers, enabling their dynamic adjustment along the depth axis of the depth distribution to generate the pixel-wise and continuous depth representation. Extensive experiments demonstrate that CluDe successfully reduces depth smearing around object boundaries by utilizing pixel-wise and continuous depth representation. Furthermore, CluDe achieves state-of-the-art performance on the VOID datasets and outperforms classification-based methods on the KITTI dataset.
• Abstract（参考訳）: 深さの完成はコンピュータビジョンにおける長年の課題であり、分類に基づく手法が近年大きく進歩している。 しかし、既存の分類に基づく手法の多くは、深度カテゴリとして予め定義されたピクセル共有および離散深度値に依存する。 この表現は、実深度分布に準拠した連続深さ値の取り込みに失敗し、境界領域における深さのスメアに繋がる。 この問題に対処するため,我々はクラスタリングの観点から奥行きの完全性を再検討し,ピクセル単位と連続的な奥行き表現の学習に焦点を当てたcludeと呼ばれる新しいクラスタリングベースのフレームワークを提案する。 CluDeの鍵となる考え方は、実際の深度分布によって駆動される画素共有と離散深度表現を、対応する画素単位と連続したピクセルに反復的に更新することである。 具体的には、cludeはまず深度値クラスタリングを使用して深度中心のセットを深さ表現として学習する。 これらの深度中心はピクセル共有であり離散的であるが、事前定義された深度カテゴリよりも実際の深さ分布と一致している。 そして、CluDeはこれらの深度中心のオフセットを推定し、深度分布の深さ軸に沿って動的に調整し、ピクセル単位で連続的な深度表現を生成する。 広汎な実験により、CluDeは画素ワイドおよび連続深度表現を利用して物体境界付近の深度スミアリングをうまく低減することを示した。 さらに、CluDeはVOIDデータセットの最先端のパフォーマンスを達成し、KITTIデータセットの分類ベースの手法よりも優れています。

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