MIPI 2023 Challenge on RGB+ToF Depth Completion: Methods and Results

要約

タイトル：MIPI 2023 Challenge on RGB+ToF Depth Completion: Methods and Results

要約：

– RGB画像とスパースなTime-of-Flight（ToF）測定からの深度推定は、コンピュータビジョンやロボティクスにおいて重要な問題である。

– 従来の深度推定手法はステレオビジョンや構造化光技術に依存していたが、最近の深層学習の進歩により、RGB画像とスパースなToF測定からの深度マップの推定がより正確かつ効率的になった。

– 異なる深度推定手法の性能を評価するために、RGB+スパースToF深度推定競技大会を開催した。この競技大会は、標準化されたデータセットと評価メトリックを提供することで、この分野の研究を奨励することを目的にしている。

– この報告書では、競技大会の結果を発表し、トップパフォーマンスの手法の強みと弱みを分析する。また、RGB+スパースToF深度推定分野の今後の研究に対する示唆を議論する。

– この競技大会と報告書が、この重要な研究分野の最先端を前進させる手助けとなることを期待している。詳細な説明やデータセットへのリンクは、https://mipi-challenge.org/MIPI2023 で入手可能である。

要約(オリジナル)

Depth completion from RGB images and sparse Time-of-Flight (ToF) measurements is an important problem in computer vision and robotics. While traditional methods for depth completion have relied on stereo vision or structured light techniques, recent advances in deep learning have enabled more accurate and efficient completion of depth maps from RGB images and sparse ToF measurements. To evaluate the performance of different depth completion methods, we organized an RGB+sparse ToF depth completion competition. The competition aimed to encourage research in this area by providing a standardized dataset and evaluation metrics to compare the accuracy of different approaches. In this report, we present the results of the competition and analyze the strengths and weaknesses of the top-performing methods. We also discuss the implications of our findings for future research in RGB+sparse ToF depth completion. We hope that this competition and report will help to advance the state-of-the-art in this important area of research. More details of this challenge and the link to the dataset can be found at https://mipi-challenge.org/MIPI2023.

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