RigNet++: Semantic Assisted Repetitive Image Guided Network for Depth Completion

Concepts de base

画像誘導ネットワークを使用した深度補完のための繰り返し設計に焦点を当てる。

Résumé

このコンテンツは、深度補完技術に関する新しいアーキテクチャであるRigNet++に焦点を当てています。複雑な環境での自動運転やAR、VRなどの応用において信頼性の高い深度予測が重要であり、本手法はその改善を提案しています。DRHNやRGモジュール、SAMなどの概念が導入され、効果的な深度構造回復が実現されています。また、TOFDCという新しいデータセットも紹介されており、実世界での深度情報収集に貢献しています。

Stats

深度補完タスクにおける新しいデータセットTOFDCは10,000対560のRGB-Dペアから成り立っている。
KITTIデータセットでは86,898個のグラウンドトゥルースアノテーションがあり、トレーニングスプリットとテストスプリットがそれぞれ1,000個ずつ含まれている。
NYUv2データセットは464シーンから成り立ち、トレーニングスプリットから50K枚、テストスプリットから654枚が使用されている。
Matterport3Dと3D60データセットでは合計9,406枚のパノラマRGB-Dペアが利用されており、M3PTによって希薄な深度が生成された。
Virtual KITTIデータセットはKITTIビデオシーケンスから合成されたものであり、さまざまな照明条件や天候条件下でカラー画像を生成している。

Citations

"Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance on KITTI, NYUv2, Matterport3D, 3D60, VKITTI, and our TOFDC."
"Our method consistently outperforms the state-of-the-art approaches on six RGB-D datasets."
"The improvements of this paper are fourfold: (1) It reduces the complexity of the repetition in the image guidance branch and enhances its feature representation via the dense-connection strategy. (2) It introduces the semantic prior of SAM to benefit the repetition in the depth generation branch. (3) It proposes a region-aware spatial propagation network (RASPN) to refine the depth structure through explicit semantic prior constraints. (4) It constructs a new dataset based on the TOF system of a smartphone."

Idées clés tirées de

RigNet++

by Zhiqiang Yan... à arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.00655.pdf

Questions plus approfondies

どうしてTOFDCという新しいデータセットが必要だったのか？

TOFDCは、一般消費者向けのエッジデバイスであるHuawei P30 ProのTOFセンサーとRGBカメラによって収集されたRGB-Dペアから成る新しい深度補完データセットです。このデータセットが必要とされた理由は以下の通りです：

普及性: LiDARやKinectなどの大型および不便な深度計測装置ではなく、モバイル端末に搭載されているTOF深度センサーを使用することで、日常生活で利用可能な環境下で実用的な深度情報を取得するニーズがありました。

リアルワールドシナリオ: TOFDCはさまざまなシーン（テクスチャ、花、光、ビデオ、オープンスペース）をカバーしており、異なる照明条件や開放空間でも撮影されています。これにより、現実世界で発生する多様なシナリオに対応した訓練および評価が可能です。

高密度深度マップ: TOFDCの収集方法や処理手法により生成された深度マップは非常に高密度であり、他の既存データセット（例：NYUv2）と比較しても優れた結果を提供します。この高密度性能はコンピュータビジョンタスクにおいて重要です。