単眼の 360° 画像からの深度推定は、シーンの全体的なセンシングのために急成長している問題です。最近、OmniFusion などのいくつかの方法では、接線投影 (TP) を適用して 360° 画像を

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/22 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4734009966882574052/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.11616v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.11616v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.11616v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">HRDFuse: 地域深度分布を含む全体論的学習による単眼 360°深度推定</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22depth%20prediction%22">depth prediction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/monocular">monocular</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">単眼の 360° 画像からの深度推定は、シーンの全体的なセンシングのために急成長している問題です。最近、OmniFusion などのいくつかの方法では、接線投影 (TP) を適用して 360° 画像を</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230322#bookmark-4734009966882574052"><span class="datetime-body">2023/03/22 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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