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Comparison of monocular depth estimation methods using geometrically relevant metrics on the Ibims-1 dataset

Koch, Tobias und Liebel, Lukas und Körner, Marco und Fraundorfer, Friedrich (2020) Comparison of monocular depth estimation methods using geometrically relevant metrics on the Ibims-1 dataset. Computer Vision and Image Understanding, 191, Seite 102877. Elsevier. doi: 10.1016/j.cviu.2019.102877. ISSN 1077-3142.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1077314219301663

Kurzfassung

The task of predicting a dense depth map from a monocular RGB image, commonly known as single-image depth estimation (SIDE) or monocular depth estimation (MDE), is an active research topic in computer vision for decades. With the significant progress of deep models in recent years, new standards were set yielding remarkable results in capturing the 3D structure from a single image. However, established evaluation schemes of predicted depth maps are still limited, as they only consider global statistics of the depth residuals. In order to allow for a geometry-aware analysis, we propose a set of novel quality criteria addressing the preservation of depth discontinuities and planar regions, the depth consistency across the image, and a distance-related assessment. As current datasets do not fulfill the requirements of all proposed error metrics, we provide a new high-quality indoor RGB-D test dataset, acquired by a digital single-lens reflex (DSLR) camera together with a laser scanner. New insights into the performance of current state-of-the-art SIDE approaches, as well as subtle differences among them, could be unveiled by employing the proposed error metrics on our reference dataset. Additionally, investigations on the real-world applicability of SIDE methods by a series of experiments regarding different image augmentations, illumination changes and textured planar regions have shown current limitations in this research field.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/140245/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Comparison of monocular depth estimation methods using geometrically relevant metrics on the Ibims-1 dataset
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Koch, Tobiastobias.koch (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Liebel, Lukaslukas.liebel (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Körner, Marcomarco.koerner (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fraundorfer, Friedrichfriedrich.fraundorfer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Februar 2020
Erschienen in:Computer Vision and Image Understanding
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:191
DOI:10.1016/j.cviu.2019.102877
Seitenbereich:Seite 102877
Verlag:Elsevier
ISSN:1077-3142
Status:veröffentlicht
Stichwörter:depth estimation, single-image, RGB image
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HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - NGC KoFiF (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Knickl, Sabine
Hinterlegt am:12 Jan 2021 16:11
Letzte Änderung:12 Jan 2021 16:11

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