論文の概要: The Edge of Depth: Explicit Constraints between Segmentation and Depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00171v1
• Date: Wed, 1 Apr 2020 00:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 18:45:05.078190
• Title: The Edge of Depth: Explicit Constraints between Segmentation and Depth
• Title（参考訳）: 深さの端:セグメンテーションと深さの明確な制約
• Authors: Shengjie Zhu, Garrick Brazil, Xiaoming Liu
• Abstract要約: 画像からの自己教師付き深度推定とセマンティックセグメンテーションという2つの共通コンピュータビジョンタスクの相互利益について検討する。 セグメンテーションと深さの境界の整合性を明示的に測定し,最小化することを提案する。 提案手法は広範にわたる実験を通じて,KITTIにおける教師なし単分子深度推定技術の現状を推し進めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.232436455640716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we study the mutual benefits of two common computer vision tasks, self-supervised depth estimation and semantic segmentation from images. For example, to help unsupervised monocular depth estimation, constraints from semantic segmentation has been explored implicitly such as sharing and transforming features. In contrast, we propose to explicitly measure the border consistency between segmentation and depth and minimize it in a greedy manner by iteratively supervising the network towards a locally optimal solution. Partially this is motivated by our observation that semantic segmentation even trained with limited ground truth (200 images of KITTI) can offer more accurate border than that of any (monocular or stereo) image-based depth estimation. Through extensive experiments, our proposed approach advances the state of the art on unsupervised monocular depth estimation in the KITTI.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像からの自己教師付き深度推定とセマンティックセグメンテーションという2つの共通コンピュータビジョンタスクの相互利益について検討する。 例えば、教師なし単眼深度推定を支援するために、機能共有や変換といった意味セグメンテーションからの制約が暗黙的に検討されている。 対照的に,ネットワークを局所最適解に向けて反復的に監督することにより,セグメンテーションと深さの境界の一貫性を明示的に測定し,それを最小限に抑えることを提案する。 このことは,限定的真実(KITTIの200枚の画像)で訓練したセマンティックセマンティックセグメンテーションが,どの(眼球やステレオ)画像よりも正確な境界を推定できるという我々の観察に動機づけられている。 広範な実験を通じて,提案手法はキティの非教師なし単眼深度推定技術の発展に寄与する。

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