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J-GLOBAL ID：202002265667546593   整理番号：20A1749910

正規支援ステレオ深さ推定【JST・京大機械翻訳】

Normal Assisted Stereo Depth Estimation

著者 (4件)： Kusupati Uday (The University of Texas at Austin) ,  Cheng Shuo (University of California San Diego) ,  Chen Rui (Tsinghua University) ,  Su Hao (University of California San Diego)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CVPR  ページ： 2186-2196  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な立体深度推定は,屋内および屋外環境における様々な3Dタスクにおいて重要な役割を果たす。最近,学習ベースのマルチビューステレオ法は,限られた数のビューで競合性能を実証した。しかし,挑戦的なシナリオでは,特にクロスビュー対応がハードである場合,これらの方法は,まだ満足する結果を作り出すことができない。本論文では,性能を改善するために,訓練時間における表面法線と深さの間の一貫性をいかに強化するかを研究した。マルチビュー正規推定モジュールとマルチビュー深さ推定モジュールの学習を結合した。さらに,深さ/正規対から深さを精密化する独立一貫性モジュールを訓練する新しい一貫性損失を提案した。関節学習は,正常と深さの予測の両方を改善することができ,精度と滑らかさは,一貫性を強制することによってさらに改善できることを見出した。MVS,SUN3D,RGBDおよびScene11に関する実験は,著者らの方法および最先端の性能の有効性を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  精密化 ,  *ステレオ音響 ,  三次元 ,  有効性 ,  平滑度
準シソーラス用語： 屋外環境 ,  マルチビュー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 支援 ,  ステレオ ,  推定