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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-22 14:45 深層学習による単眼SLAMの逐次深度補正と高精度3次元再構成への応用 ○円城寺紘斗・市毛弘一（横浜国大）  SIP2026-11 BioX2026-11 IE2026-11 MI2026-11 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では、既存のSLAMシステムにおけるロバストな自己位置推定性能を阻害することなく、深度の推定精度を向上させるオンライン深度最適化(Refinement)手法を提案する。深層学習を用いたVisual SLAM手法は高精度なカメラ軌跡の推定を実現しているが、最適化の性質上、推定される深度マップの精度や詳細な形状復元には課題が残る。提案手法は、抽出された画像特徴量を明示的に利用して深度を洗練し、ベースライン手法の持つ優れたトラッキング能力を維持しつつ、深度マップを逐次的に洗練する。評価実験により、提案手法がトラッキング精度を維持しつつ、深度推定を改善することを示す。 |
| （英） | In this paper, we propose an online depth refinement approach that improves depth estimation accuracy without degrading the robust tracking performance of existing SLAM systems. While recent learning-based Visual SLAM methods achieve highly accurate camera pose estimation, the resulting depth maps often lack fine-grained details due to the nature of their optimization process. By explicitly utilizing extracted image features, our method refines the depth maps iteratively while maintaining robust camera tracking. Experimental results demonstrate that our approach successfully enhances depth estimation while maintaining robust camera tracking. | |
| キーワード | （和） | 単眼SLAM / 深層学習 / 深度補正 / 3次元再構成 / / / / |
| （英） | Monocular SLAM / Deep Learning / Depth Refinement / 3D Reconstruction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 83, SIP2026-11, pp. 51-56, 2026年6月. | |
| 資料番号 | SIP2026-11 | |
| 発行日 | 2026-06-15 (SIP, BioX, IE, MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2026-11 BioX2026-11 IE2026-11 MI2026-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-IST ITE-ME IE BioX SIP MI |
| 開催期間 | 2026-06-22 - 2026-06-23 |
| 開催地（和） | 鳥取県立生涯学習センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2026-06-IST-ME-IE-BioX-SIP-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習による単眼SLAMの逐次深度補正と高精度3次元再構成への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sequential Depth Correction in Monocular SLAM Using Deep Learning for High-Precision 3D Reconstruction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 単眼SLAM / Monocular SLAM |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 深度補正 / Depth Refinement |
| キーワード(4)（和/英） | 3次元再構成 / 3D Reconstruction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 円城寺 紘斗 / Hiroto Enjoji / エンジョウジ ヒロト |
| 第1著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： Yokohama National Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市毛 弘一 / Koichi Ichige / イチゲ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： Yokohama National Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-22 14:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2026-11, BioX2026-11, IE2026-11, MI2026-11 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.83(SIP), no.84(BioX), no.85(IE), no.86(MI) |
| ページ範囲 | pp.51-56 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-15 (SIP, BioX, IE, MI) |
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