MIPI 2022 RGB+ToF 深度补全挑战赛：数据集与报告
计算机视觉与模式识别
2022-09-16 v1
摘要
随着移动平台上计算摄影与成像需求的不断增长，在相机系统中开发并集成先进图像传感器与新型算法已变得普遍。然而，研究缺乏高质量数据，且业界与学术界鲜有深入交流观点的机会，这制约了移动智能摄影与成像（MIPI）的发展。为弥补这一空白，我们引入了首届 MIPI 挑战赛，包含五个聚焦新型图像传感器与成像算法的赛道。本文介绍了其中的五个赛道之一——RGB+ToF 深度补全，该赛道致力于融合 RGB 传感器与 ToF 传感器（带点照明）。参赛者获得了一个名为 TetrasRGBD 的新数据集，其中包含 18k 对高质量的合成 RGB+深度训练数据，以及来自混合数据源的 2.3k 对测试数据。所有数据均在室内场景中采集。我们要求所有方法的运行时间在桌面 GPU 上均达到实时。最终结果采用客观指标与主观平均意见分（MOS）进行评估。本文提供了本挑战赛中开发的所有模型的详细描述。有关本挑战赛的更多细节及数据集链接可在 https://github.com/mipi-challenge/MIPI2022 找到。
引用
@article{arxiv.2209.07057,
title = {MIPI 2022 Challenge on RGB+ToF Depth Completion: Dataset and Report},
author = {Wenxiu Sun and Qingpeng Zhu and Chongyi Li and Ruicheng Feng and Shangchen Zhou and Jun Jiang and Qingyu Yang and Chen Change Loy and Jinwei Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.07057},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022 Mobile Intelligent Photography and Imaging (MIPI) Workshop--RGB+ToF Depth Completion Challenge Report. MIPI workshop website: http://mipi-challenge.org/