360도 깊이 추정을 위한 효율적인 의미 및 거리 인지 양방향 투영 융합 프레임워크 Elite360D

Conceptos Básicos

제안하는 Elite360D 프레임워크는 ERP 이미지와 ICOSAP 포인트 세트를 입력으로 받아, 의미 및 거리 인지 양방향 주의 집중 융합을 통해 효율적이고 정확한 360도 깊이 추정을 수행한다.

Resumen

이 논문은 360도 깊이 추정을 위한 효율적이고 효과적인 융합 기반 프레임워크인 Elite360D를 제안한다. Elite360D는 ERP 이미지와 ICOSAP 포인트 세트를 입력으로 받아 다음과 같은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어진다:

ERP 이미지 특징 추출: 다양한 2D 모델 백본(ResNet, Swin Transformer 등)을 활용하여 ERP 이미지 특징을 추출한다.
ICOSAP 포인트 특징 추출: ICOSAP 구면을 이산 포인트 세트로 표현하고 간단한 포인트 인코더를 사용하여 특징을 추출한다.
의미 및 거리 인지 양방향 주의 집중 융합(B2F) 모듈: B2F 모듈은 각 ERP 픽셀 특징과 전체 ICOSAP 특징 세트 간의 의미 및 거리 관련 종속성을 모델링하여 국소-전역 관점의 표현을 학습한다.

실험 결과, Elite360D는 다양한 ERP 인코더 백본에 대해 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이며, 계산 비용도 크게 낮추었다. 특히 대규모 데이터셋에서 두드러진 성능 향상을 보였다.

Estadísticas

ERP 이미지와 ICOSAP 포인트 세트 간 공간적 거리 차이는 지수 함수로 표현된다.
ERP 픽셀 특징과 ICOSAP 포인트 특징 간 의미적 유사도는 L2 거리로 계산된다.

Citas

"Elite360D는 ERP 이미지와 ICOSAP 포인트 세트를 입력으로 받아, 의미 및 거리 인지 양방향 주의 집중 융합을 통해 효율적이고 정확한 360도 깊이 추정을 수행한다."
"실험 결과, Elite360D는 다양한 ERP 인코더 백본에 대해 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이며, 계산 비용도 크게 낮추었다."

Ideas clave extraídas de

Elite360D

by Hao Ai,Lin W... a las arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16376.pdf

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