Depth Estimation maps of lidar and stereo images

要約

この論文は、技術レポートとして、LIDAR データとステレオ画像 (正面左と正面右) に基づく深度推定に関する評価とパフォーマンスに焦点を当てています。
LIDAR の 3D クラウド データとステレオ画像は ford から提供されています。
さらに、このホワイト ペーパーでは、深度推定パフォーマンスの最適化に関する詳細についても説明します。
また、機械学習を使用して深度推定を行わない理由がいくつかあり、純粋な数学に置き換えてステレオ深度推定を行う必要があります。
この論文の構成は、(1) 性能: ステレオ画像と 3D 雲点から作成された深度マップ、位置合わせと誤差の関係分析について議論および評価すること、(2) ステレオ画像による深度推定: からなる。
ステレオ画像を使用して深度を推定する方法について説明する;(3)LIDAR による深度推定: 3D クラウド データを使用して深度を推定する方法について説明する;要約すると、このレポートは主に深度マップのパフォーマンスを示すことを目的としています。
とそのアプローチ、それらの分析。

要約(オリジナル)

This paper as technology report is focusing on evaluation and performance about depth estimations based on lidar data and stereo images(front left and front right). The lidar 3d cloud data and stereo images are provided by ford. In addition, this paper also will explain some details about optimization for depth estimation performance. And some reasons why not use machine learning to do depth estimation, replaced by pure mathmatics to do stereo depth estimation. The structure of this paper is made of by following:(1) Performance: to discuss and evaluate about depth maps created from stereo images and 3D cloud points, and relationships analysis for alignment and errors;(2) Depth estimation by stereo images: to explain the methods about how to use stereo images to estimate depth;(3)Depth estimation by lidar: to explain the methods about how to use 3d cloud datas to estimate depth;In summary, this report is mainly to show the performance of depth maps and their approaches, analysis for them.

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