Gnomonic Projectionによる360度深度推定ネットワークの精度向上

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-4

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Improvement of 360-degree depth estimation network using Gnomonic Projection

著者名: 堀内 颯太（大阪公立大学）,吉岡 理文（大阪公立大学）,井上 勝文（大阪公立大学）

著者名(英語): Sota Horiuchi (Osaka Metropolitan University),Michifumi Yoshioka (Osaka Metropolitan University),Katsufumi Inoue (Osaka Metropolitan University)

キーワード: 深度推定|360度画像|単眼画像|深層学習|Depth estimation|360-degree-image|Monocular|Deep learning

要約(日本語): 360度画像に対する深度推定は，画像から広範囲の深度情報を取得可能であるため自動運転や3次元再構成などへの応用が期待されている．360度画像の投影方式であるEquirectangular Projection(ERP)には画像の極付近に歪みが生じ，Cubemap Projection(CMP)には境界面で不整合が生じるといった問題点があるため，通常のカメラ画像に用いる深度推定モデルを360度画像に適用できない．これに対し，両方式の360度画像を用いることで双方の問題を補完し高精度な深度推定を行う手法が提案されている．また，この手法に対して推定精度を維持しつつ計算コストを削減させた手法が提案されているが，更なる精度向上の余地がある．そこで本研究では入力に用いる360度画像投影方式にGnomonic Projection を用いることで計算コストを抑えつつ推定精度の向上を図る．実験ではモデルのサイズは大きくなったものの，推定精度の向上と推定時間の短縮を確認できた．