LocalBins:局所分布の学習による深さ推定の改善【JST・京大機械翻訳】

Bhat Shariq Farooq; Alhashim Ibraheem; Wonka Peter

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214915213078 整理番号：22P0311782

LocalBins:局所分布の学習による深さ推定の改善【JST・京大機械翻訳】

LocalBins: Improving Depth Estimation by Learning Local Distributions

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発行年： 2022年03月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28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)

単一画像からの深さ推定のための新しいアーキテクチャを提案した。アーキテクチャ自体は,すべての高密度回帰タスクの出発点として頻繁に使われるポピュラーな符号器デコーダアーキテクチャに基づいている。入力画像に対する深さ値の大域的分布を推定し,2つの方法でアーキテクチャを進化させるAdaBinsを構築した。最初に,大域的深さ分布を予測する代わりに,各ピクセルにおける局所近傍の深さ分布を予測した。第2に,復号器の端に向かってのみ深さ分布を予測する代わりに,復号器のすべての層を含む。この新アーキテクチャ局所Binsと呼ぶ。著者らの結果は,NYU-Deth V2データセットに関するすべての計量における最先端技術に関する明確な改善を示した。コードと事前訓練モデルは公的に利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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