論文の概要: MCPDepth: Omnidirectional Depth Estimation via Stereo Matching from Multi-Cylindrical Panoramas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01653v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 03:35:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 19:10:37.597661
• Title: MCPDepth: Omnidirectional Depth Estimation via Stereo Matching from Multi-Cylindrical Panoramas
• Title（参考訳）: MCPDepth:多円柱パノラマからのステレオマッチングによる全方位深さ推定
• Authors: Feng Qiao, Zhexiao Xiong, Xinge Zhu, Yuexin Ma, Qiumeng He, Nathan Jacobs,
• Abstract要約: マルチシリンダパノラマ深さ推定(MCPDepth) 平均絶対誤差(MAE)を18.8%削減した最先端の性能は、屋外の合成データセットDeep360上での深度である。 屋内リアルタイムデータセット3D60の19.9%削減。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.686883000660437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Multi-Cylindrical Panoramic Depth Estimation (MCPDepth), a two-stage framework for omnidirectional depth estimation via stereo matching between multiple cylindrical panoramas. MCPDepth uses cylindrical panoramas for initial stereo matching and then fuses the resulting depth maps across views. A circular attention module is employed to overcome the distortion along the vertical axis. MCPDepth exclusively utilizes standard network components, simplifying deployment to embedded devices and outperforming previous methods that require custom kernels. We theoretically and experimentally compare spherical and cylindrical projections for stereo matching, highlighting the advantages of the cylindrical projection. MCPDepth achieves state-of-the-art performance with an 18.8% reduction in mean absolute error (MAE) for depth on the outdoor synthetic dataset Deep360 and a 19.9% reduction on the indoor real-scene dataset 3D60.
• Abstract（参考訳）: 複数の円筒パノラマのステレオマッチングによる全方位深度推定のための2段階フレームワークであるMCPDepth(Multi-Cylindrical Panoramic Depth Estimation)を導入する。 MCPDepthは、初期のステレオマッチングに円筒状のパノラマを使用し、ビューをまたいだ深度マップを融合させる。 垂直軸に沿った歪みを克服するために円形の注意モジュールを用いる。 MCPDepthは、標準のネットワークコンポーネントを独占的に使用し、組み込みデバイスへのデプロイを単純化し、カスタムカーネルを必要とする従来のメソッドよりも優れている。 立体マッチングのための球面および筒状突起を理論的,実験的に比較し,円筒状突起の利点を強調した。 MCPDepthは、屋外の合成データセットDeep360の深さに対する平均絶対誤差(MAE)を18.8%減らし、屋内のリアルシーンデータセット3D60の19.9%減らして最先端のパフォーマンスを達成した。

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