真实驾驶场景下面向像素级精度的深度评估
计算机视觉与模式识别
2019-12-09 v2
摘要
本工作引入了一种使用高分辨率深度测量的深度估计与补全评估基准，其角分辨率高达 25"(角秒)，类似于一台具有逐像素可用深度的 5000 万像素相机。现有数据集，如 KITTI 基准，仅提供稀疏参考测量，其角分辨率低一个数量级——这些稀疏测量被现有深度估计方法视为真值。我们提出了在多种天气条件(白天、夜晚、雾、雨)下记录的四种典型汽车场景中的评估方法。因此，我们的基准使我们能够评估深度感知方法在恶劣天气和不同驾驶条件下的鲁棒性。使用所提出的评估数据，我们证明了当前立体方法在恶劣天气下比单目方法和激光雷达补全提供更显著稳定的深度估计。数据和代码可在 https://github.com/gruberto/PixelAccurateDepthBenchmark.git 获取。
引用
@article{arxiv.1906.08953,
title = {Pixel-Accurate Depth Evaluation in Realistic Driving Scenarios},
author = {Tobias Gruber and Mario Bijelic and Felix Heide and Werner Ritter and Klaus Dietmayer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.08953},
year = {2019}
}
备注
3DV 2019