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J-GLOBAL ID：202002260711459320   整理番号：20A2472014

DeepSFM:深いバンドル調整による運動からの構造【JST・京大機械翻訳】

DeepSFM: Structure from Motion via Deep Bundle Adjustment

著者 (5件)： Wei Xingkui (Fudan University, Shanghai, China) ,  Zhang Yinda (Google Research, Menlo Park, USA) ,  Li Zhuwen (Nuro, Inc, Mountain View, USA) ,  Fu Yanwei (Fudan University, Shanghai, China) ,  Xue Xiangyang (Fudan University, Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12346  ページ： 230-247  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動きからの構造(SfM)は,深い学習によってよく扱われていない必須のコンピュータビジョン問題である。有望な傾向の一つは,明示的構造制約,例えば3Dコスト体積をネットワークに適用することである。しかし,既存の方法は,通常,GTまたは他の方法から正確なカメラ姿勢を仮定し,実際には現実的でない。本研究では,深さと姿勢推定のための2つのコストボリュームベースのアーキテクチャから成る,従来のBundle Adjustment(BA)により触発された,物理的駆動アーキテクチャ,すなわち,深さと姿勢推定を,それぞれ,反復的に実行して設計する。学習成分と組み合わせたとき,深さ(構造)と姿勢(運動)の両方に関する明示的制約は,従来のBAと新しい深層学習技術の両方からメリットをもたらす。種々のデータセットに関する大規模な実験は,著者らのモデルが,初期化における入力とノイズのより少ない数に対して,優れたロバスト性で,深さと姿勢推定の両方に関して最先端の性能を達成することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  雑音 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  三次元 ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  *バンドル調整 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： バンドル調整 ,  運動