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J-GLOBAL ID：202002266040114216   整理番号：20A0833358

野生におけるビデオからの深さ:未知カメラからの教師なし単眼深度学習【JST・京大機械翻訳】

Depth From Videos in the Wild: Unsupervised Monocular Depth Learning From Unknown Cameras

著者 (4件)： Gordon Ariel (Google Research) ,  Li Hanhan (Google AI) ,  Jonschkowski Rico (Google) ,  Angelova Anelia (Google)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 8976-8985  発行年： 2019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： 筆者らは,監視信号として隣接するビデオフレームを横切る一貫性のみを用いて,単眼ビデオからの深さ,動き,物体運動,およびカメラの固有値の同時学習のための新しい方法を提案した。以前の研究と同様に,著者らの方法は,フレームに微分可能なワーピングを適用することによって学習し,隣接するものと結果を比較することによって,いくつかの改善を提供する。しかし,訓練中に予測されるように深さマップを用いて,幾何学的および微分的にオクルージョンを処理する。新しい強力な正則化器であるランダム化層正規化を導入し,シーンに対する物体運動を説明した。著者らの知る限りでは,著者らの研究は,教師なしの方法でビデオからレンズ歪を含むカメラ固有パラメータを学習し,その結果,スケールで未知の起源の任意のビデオから正確な深さと動きを抽出することを可能にした。著者らの結果を,深さ予測とオドメトリーに関する最先端技術の新しい状態を確立し,citsc,KITTIおよびEuRoCデータセットについて評価し,YouTubeビデオの収集から深さ予測を学習できることを定性的に実証した。このコードは,匿名性を上げるとオープンソースとなる。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： 微分 ,  監視信号 ,  正規化 ,  *単眼 ,  *学習 ,  *カメラ ,  固有値 ,  オクルージョン ,  *録画装置 ,  正則化
準シソーラス用語： オープンソース ,  ユーチューブ ,  奥行きマップ ,  ワーピング , 【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 (5件)： ビデオ ,  教師 ,  単眼 ,  深度 ,  学習