HackMD - Collaborative Markdown Knowledge Base

<!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="" xml:lang=""> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta name="generator" content="pandoc" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes" /> <title>200421</title> <style> code{white-space: pre-wrap;} span.smallcaps{font-variant: small-caps;} span.underline{text-decoration: underline;} div.column{display: inline-block; vertical-align: top; width: 50%;} div.hanging-indent{margin-left: 1.5em; text-indent: -1.5em;} ul.task-list{list-style: none;} </style> <link rel="stylesheet" href="./../../../css/rocky.css" />  </head> <body> <h1 id="輪講">2020/04/28 輪講</h1> <h2 id="南木さんの発表">南木さんの発表</h2> An Efficient Diminished Reality Approach Using Real-Time Surface Reconstruction <ul> <li>DR：カメラ映像から実物体を視覚的に除去する技術</li> <li>背景と目的</li> <ul> <li>アプローチの限界</li> <li>3次元再構成を用いた物体除去の提案</li> </ul> <li>アルゴリズム</li> <ul> <li>3次元再構成</li> <li>DR</li> </ul> <li>3次元再構成</li> <ul> <li>Truncated Signed Distance Function(TSDF)</li> <li>レベル3つがある</li> </ul> <li>TSDF</li> <li>物体の選択</li> <ul> <li>選択方法</li> <li>バウンディングボックスを作成</li> </ul> <li>平面インペインティング</li> <ul> <li>マスクを作成</li> <li>インペインティング：PixMix</li> </ul> <li>レンダリング</li> <li>画像合成</li> <ul> <li>補間膜の作成</li> <li>Mean Value Coordinates(MVC)</li> <li>補正膜の作成</li> </ul> <li>結果</li> <ul> <li>実装の詳細</li> <li>性能（3次元再構成 / DRパイプライン全体）</li> </ul> <li>まとめ</li> <li>今後の課題</li> <h3 id="質問">質問</h3> <ul> <li>p．５　TSDFには色情報が格納されていますか？</li> <ul> <li>三次元のデータ以外に色情報も格納されています．</li> </ul> <li>p．9 後ろの物体を描画しますか？</li> <ul> <li>後ろ側の物体はバウンディングボックスの中ではないです．</li> </ul> <li>動いてる物体を除去できますか？</li> <ul> <li>動かない物体はこの論文の対象です．</li> </ul> <li>カメラは固定ですか？</li> <ul> <li>ユーザーは動けます．固定ではありません．</li> </ul> <li>画像の前処理は三次元再構成ですか？</li> <ul> <li>基本的にテクスチャーを作成なので、三次元再構成ではありません．</li> </ul> <li>先生からの質問とコメント</li> <ul> <li>論文の手法は鏡面反射する背景のシーンだとううまくいかなそう．</li> <li>対象物体は小さいものに限られそう．</li> <li>3次元再構成のシーンはどれくらいのサイズになるのか？</li>    →論文の中に記載はなかったので分かりません． <li>シーンが大きくなるとレンダリングの時間が延びる．</li> <li>3次元再構成とカメラフレームの色が大幅に違うのはなぜ？</li>    →論文の中に記載はなかったので詳しいことが分かりません．再構成時とDR実行時で証明条件が大幅に変化したと思われます． </ul> </ul> <h3 id="コメント">コメント</h3> <h2 id="閔さんの発表">閔さんの発表</h2> PL-SLAM: A Stereo SLAM System Through the Combination of Points and Line Segments <ul> <li>SLAM</li> <li>背景</li> <li>PL-SLAM</li> <li>Visual Odometry</li> <ul> <li>特徴点と特徴線を検出します</li> <li>キーフレームの選択</li> </ul> <li>LMとLC</li> <ul> <li>LM：局所</li> <li>LC：全域</li> </ul> <li>Loop Closing</li> <ul> <li>二つのパラメータ：strength / Dispersion</li> <li>五つの方法を提案されました</li> </ul> <li>実験結果</li> <ul> <li>Relative　Translation　RMSE　Error　in the EUROC　MAV　DATASET</li> <li>Mean Realtive RMSE(二乗平均平方根誤差)for the KITTI dataset</li> <li>average processing time of each part of the PL-SLAM algorithm/li> </ul> </ul> <h3 id="質問">質問</h3> <ul> <li>以前のPL-SLAMと今回紹介するPL-SLAMの違う点は？</li> <ul> <li>論文の作者は同じです．今回のPL-SLAMは作者最新の研究成果です．</li> </ul> <li>p．５ Line: LBD methodは何ですか？？</li> <ul> <li>line based detectです．</li> </ul> <li>p．10　室内のカメラはPL-SLAMの結果は良い、室外のカメラはORB-SLAM2の結果は良いの原因は？</li> <ul> <li>ORB-SLAMシステムに対して，屋外にで検出された点は十分です、精度は高くになれます．しかしPL_SLAMに対して，線を加入して，屋内にで実験結果が素晴らしいですけど，屋外の環境にで線は逆に余計な影響をさせました．</li> </ul> <li>p．10　なぜP-SLAMは屋内でよく働けます，L-SLAMは失敗しました？</li> <ul> <li>PL-SLAMは新しい技術なので，改善している点は多いです．アルゴリズムから見るとORB-SLAMの成熟度がより高いです．PL-SLAMはルート閉じこみについて優れたものに変えました．ORB-SLAMに一番失敗しやすい点を改良しました．</li> </ul> <li>先生からの質問とコメント</li> <ul> <li>P-SLAMとL-SLAMの結果についてもっと調べる．</li> <li>EUROC MAV DATASETも調べて，結論を出るかもしれない</li> <li>P．11の表頭は下に置かれた．上に置かれたほうがいい．</li> <li>f/kfの意味？</li>    →frameとkeyframeの比率です． </ul> </ul> <h3 id="コメント">コメント</h3> <ul> <li>資料の左上時間の記入錯誤</li> </ul> <h2 id="連絡事項">連絡事項</h2> <ul> <li>5月7日授業開始</li> <li>5月7日から5月9日は遠隔講義のガイダンスを行いますので，実際の授業開始日は5月11日です．</li> <li>授業開始に伴って面談時間を変更しますので，木曜日の輪講で相談します．</li> </ul> <hr /> <address> <a href="mailto:rocky@inf.uec.ac.jp">rocky@inf.uec.ac.jp</a> </address> <p> <script language="JavaScript">  </script> </p> </body> </html>