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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-04 13:30
[ポスター講演]領域分割を用いた単眼デプス推定のための物体境界補正
安川生馬今泉祥子千葉大EMM2020-67
抄録 (和) 本稿では,単眼画像から深層学習を用いて推定されたデプス画像に対して,物体の境界を補正することにより高品質なデプス画像を生成する手法を提案する.デプス画像を推定するための学習には,事前に大量のデプスデータが必要となるが,原画像と同じ画素数分だけ情報をもったデプスデータを十分に用意することは困難である. そこで,学習データにステレオ映像を用いた,自己教師あり学習によるデプス推定法が研究されている. この手法は,ステレオ映像の視差をもとに学習しているため,推定されたデプス画像において物体の境界が曖昧となる課題が生じる.この課題に対し,提案法では,セグメンテーションマスクを用いて,まず,対象物体を一旦削除することにより後景デプス画像を生成し,その後,削除された対象物体の物体デプス画像を合成する. シミュレーションにより,提案法と従来法により生成されたデプス画像の品質について評価を行い,提案法の有効性を確認する. 
(英) We propose a new method to generate high-quality depth images in this paper. The proposed method corrects object boundaries in a depth image derived from the monocular image using deep learning.A large amount of depth data is required for depth estimation with deep learning. However, it is difficult to fully prepare the depth data with the same size as the original monocular image. Therefore, a depth estimation method by self-supervised learning, which introduces stereo video sequences as training data, has been proposed.This method utilizes disparities of stereo video for learning, and thus the object boundaries in the estimated depth image tend to be ambiguous. In contrast, the proposed method first generates a background depth image without target objects and an object depth image of the target objects separately, and then combines both depth images. We evaluate the quality of the depth images obtained by the proposed and conventional methods and confirm the effectiveness of our method.
キーワード (和) デプス推定 / 領域補正 / セグメンテーション / インペインティング / 多視点画像生成 / / /  
(英) Depth estimation / boundary correction / segmentation / inpainting / multi-view image generation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 418, EMM2020-67, pp. 1-6, 2021年3月.
資料番号 EMM2020-67 
発行日 2021-02-25 (EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード EMM2020-67

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2021-03-04 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画質・音質評価,知覚・認知メトリクス,人間視聴覚システム,一般 
テーマ(英) Image and Sound Quality, Metrics for Perception and Recognition, Human Auditory and Visual System, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMM 
会議コード 2021-03-EMM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 領域分割を用いた単眼デプス推定のための物体境界補正 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Object Boundary Correction for Monocular Depth Estimation Using Region Segmentation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) デプス推定 / Depth estimation  
キーワード(2)(和/英) 領域補正 / boundary correction  
キーワード(3)(和/英) セグメンテーション / segmentation  
キーワード(4)(和/英) インペインティング / inpainting  
キーワード(5)(和/英) 多視点画像生成 / multi-view image generation  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 安川 生馬 / Ikuma Yasukawa / ヤスカワ イクマ
第1著者 所属(和/英) 千葉大学 (略称: 千葉大)
Chiba University (略称: Chiba Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 今泉 祥子 / Shoko Imaizumi / イマイズミ ショウコ
第2著者 所属(和/英) 千葉大学 (略称: 千葉大)
Chiba University (略称: Chiba Univ.)
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講演者
発表日時 2021-03-04 13:30:00 
発表時間 15 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2020-67 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.418 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2021-02-25 


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