結合グラフベース深さ精密化と正規推定【JST・京大機械翻訳】

Rossi Mattia; Gheche Mireille El; Kuhn Andreas; Frossard Pascal

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213413244470 整理番号：22P0090590

結合グラフベース深さ精密化と正規推定【JST・京大機械翻訳】

Joint Graph-based Depth Refinement and Normal Estimation

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発行年： 2019年12月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深さ推定は,都市および屋内設定における多数のアプリケーションで,シーンの3D形状を理解する上で不可欠な要素である。これらのシーンは,多くの場合,本質的に片状平面であるか,あるいはそのようなように近似できる,人造された構造の有病率によって特性化される。これらの設定において,著者らは,逆深さマップの根底にある断片的平面性を回復することを目的とする新しい深さ精密化フレームワークを考案した。このタスクを,入力逆深さマップまでの距離を最小化するデータ忠実度項と,片状平面解を強制する正則化を含む最適化問題として定式化した。正則化項に関しては,画素間の加重グラフとして逆深さマップをモデル化した。提案した正則化は,シーン面の先験的推定の必要なしに,各画素で自動的に平面を推定するように設計され,同時に,同じ平面に割り当てられる類似のピクセルを奨励する。得られた最適化問題をADAMアルゴリズムで効率的に解いた。実験により,著者らの方法が,中間バリ,KITTIおよびETH3Dマルチビューステレオデータセットに関する最先端のアルゴリズムに関して,視覚的および数値的に,深さ精密化における著しい改善に導くことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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