論文の概要: Self-Supervised Attention Learning for Depth and Ego-motion Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13077v2
• Date: Mon, 5 Dec 2022 19:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 05:57:31.944783
• Title: Self-Supervised Attention Learning for Depth and Ego-motion Estimation
• Title（参考訳）: 奥行き推定のための自己監督型注意学習
• Authors: Assem Sadek and Boris Chidlovskii
• Abstract要約: 画像列からの深度とエゴモーション推定の問題に対処する。 近年の領域の進歩は、画像再構成を自己指導的手法で両タスクの深層学習モデルを訓練することを提案する。 本稿では,現在のアプローチの仮定と限界を再検討し,深度とエゴモーションの推定性能を向上させるための2つの改善点を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.117357750374035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of depth and ego-motion estimation from image sequences. Recent advances in the domain propose to train a deep learning model for both tasks using image reconstruction in a self-supervised manner. We revise the assumptions and the limitations of the current approaches and propose two improvements to boost the performance of the depth and ego-motion estimation. We first use Lie group properties to enforce the geometric consistency between images in the sequence and their reconstructions. We then propose a mechanism to pay an attention to image regions where the image reconstruction get corrupted. We show how to integrate the attention mechanism in the form of attention gates in the pipeline and use attention coefficients as a mask. We evaluate the new architecture on the KITTI datasets and compare it to the previous techniques. We show that our approach improves the state-of-the-art results for ego-motion estimation and achieve comparable results for depth estimation.
• Abstract（参考訳）: 画像列からの深度とエゴモーション推定の問題に対処する。 近年の領域の進歩は、画像再構成を自己指導的手法で両タスクの深層学習モデルを訓練することを提案する。 我々は,現在のアプローチの仮定と限界を改訂し,奥行き推定とエゴモーション推定の性能向上のための2つの改善を提案する。 まず,シーケンス内の画像間の幾何学的一貫性と再構成を実現するために,リー群特性を用いる。 次に,画像再構成が破損した領域に注意を払う機構を提案する。 また,注意係数をマスクとして使用することにより,注意機構をパイプライン内の注意ゲートの形で統合する方法を示す。 我々は、KITTIデータセット上で新しいアーキテクチャを評価し、以前の手法と比較した。 提案手法は,エゴモーション推定の最先端結果を改善し,深度推定と同等の結果が得られることを示す。

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