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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Self-supervised monocular depth estimation with occlusion mask and edge awareness

http://hdl.handle.net/10228/00008977
http://hdl.handle.net/10228/00008977
900fb590-3da3-4b70-acf7-1356a3d745ca
名前 / ファイル ライセンス アクション
s10015-021-00685-z.pdf s10015-021-00685-z.pdf (5.6 MB)
Item type 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2022-09-15
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Self-supervised monocular depth estimation with occlusion mask and edge awareness
言語 en
言語
言語 eng
著者 Zhou, Shi

× Zhou, Shi

WEKO 33906

en Zhou, Shi

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Zhu, Miaomiao

× Zhu, Miaomiao

WEKO 33907

en Zhu, Miaomiao

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Li, Zhen

× Li, Zhen

WEKO 33908

en Li, Zhen

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Li, He

× Li, He

WEKO 33909

en Li, He

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水町, 光徳

× 水町, 光徳

WEKO 25999
e-Rad_Researcher 90380740
Scopus著者ID 9632771000
九工大研究者情報 77

en Mizumachi, Mitsunori

ja 水町, 光徳

ja-Kana ミズマチ, ミツノリ


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張, 力峰

× 張, 力峰

WEKO 14411
e-Rad_Researcher 90359943
Scopus著者ID 36188962100
九工大研究者情報 88

en Zhang, Lifeng

ja 張, 力峰

ja-Kana チョウ, リキホウ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Depth estimation is one of the basic and important tasks in 3D vision. Recently, many works have been done in self-supervised depth estimation based on geometric consistency between frames. However, these research works still have difficulties in ill-posed areas, such as occlusion areas and texture-less areas. This work proposed a novel self-supervised monocular depth estimation method based on occlusion mask and edge awareness to overcome these difficulties. The occlusion mask divides the image into two classes, making the training of the network more reasonable. The edge awareness loss function is designed based on the edge obtained by the traditional method, so that the method has strong robustness to various lighting conditions. Furthermore, we evaluated the proposed method on the KITTI datasets. The occlusion mask and edge awareness are both beneficial to find corresponding points in ill-posed areas.
言語 en
書誌情報 en : Artificial Life and Robotics

巻 26, 号 3, p. 354-359, 発行日 2021-05-26
出版社
出版者 Springer
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/s10015-021-00685-z
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 548
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11239104
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1433-5298
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1614-7456
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) International Society of Artificial Life and Robotics (ISAROB) 2021. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Artificial Life and Robotics. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/s10015-021-00685-z.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Monocular depth estimation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Self-supervised learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Computer vision
キーワード
主題Scheme Other
主題 Edge awareness
キーワード
主題Scheme Other
主題 Convolutional neural network
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/88_ja.html
論文ID(連携)
値 10403667
連携ID
値 10652
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Ver.1 2023-05-15 12:48:51.978367
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