論文の概要: OGNI-DC: Robust Depth Completion with Optimization-Guided Neural Iterations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11711v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 16:30:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-18 13:43:30.084612
• Title: OGNI-DC: Robust Depth Completion with Optimization-Guided Neural Iterations
• Title（参考訳）: OGNI-DC:最適化誘導型ニューラルネットワークによるロバスト深さ補完
• Authors: Yiming Zuo, Jia Deng,
• Abstract要約: OGNI(Optimization-Guided Neural Iterations)は深度補正のための新しいフレームワークである。 OGNI-DCは強力な一般化を示し、目に見えないデータセットのベースラインと、さまざまな空間レベルのベースラインを上回ります。 精度が高く、NYUv2とKITTIベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.0962036039182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth completion is the task of generating a dense depth map given an image and a sparse depth map as inputs. It has important applications in various downstream tasks. In this paper, we present OGNI-DC, a novel framework for depth completion. The key to our method is "Optimization-Guided Neural Iterations" (OGNI). It consists of a recurrent unit that refines a depth gradient field and a differentiable depth integrator that integrates the depth gradients into a depth map. OGNI-DC exhibits strong generalization, outperforming baselines by a large margin on unseen datasets and across various sparsity levels. Moreover, OGNI-DC has high accuracy, achieving state-of-the-art performance on the NYUv2 and the KITTI benchmarks. Code is available at https://github.com/princeton-vl/OGNI-DC.
• Abstract（参考訳）: 深度完了は、画像とスパース深度マップを入力として与えられた濃密深度マップを生成するタスクである。 様々な下流タスクに重要な応用がある。 本稿では,深度補完のための新しいフレームワークであるOGNI-DCを提案する。 提案手法の鍵は,OGNI(Optimization-Guided Neural Iterations)である。 深度勾配場を洗練する再帰単位と、深度勾配を深度マップに統合する微分可能な深度積分器からなる。 OGNI-DCは強力な一般化を示し、見当たらないデータセットと様々なスパシティレベルの大きなマージンでベースラインを上回っている。 さらに、OGNI-DCは精度が高く、NYUv2とKITTIベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。 コードはhttps://github.com/princeton-vl/OGNI-DCで入手できる。

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