論文の概要: Semantics-Driven Unsupervised Learning for Monocular Depth and Ego-Motion Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04371v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 05:55:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:02:56.430568
• Title: Semantics-Driven Unsupervised Learning for Monocular Depth and Ego-Motion Estimation
• Title（参考訳）: 単眼深度に対する意味駆動型教師なし学習とエゴ運動推定
• Authors: Xiaobin Wei, Jianjiang Feng, Jie Zhou
• Abstract要約: ビデオからの単眼深度と自我運動推定のためのセマンティクス駆動型教師なし学習手法を提案する。 近年の教師なし学習法では, 合成ビューと実画像の光度誤差を指導信号として用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.83396613039467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a semantics-driven unsupervised learning approach for monocular depth and ego-motion estimation from videos in this paper. Recent unsupervised learning methods employ photometric errors between synthetic view and actual image as a supervision signal for training. In our method, we exploit semantic segmentation information to mitigate the effects of dynamic objects and occlusions in the scene, and to improve depth prediction performance by considering the correlation between depth and semantics. To avoid costly labeling process, we use noisy semantic segmentation results obtained by a pre-trained semantic segmentation network. In addition, we minimize the position error between the corresponding points of adjacent frames to utilize 3D spatial information. Experimental results on the KITTI dataset show that our method achieves good performance in both depth and ego-motion estimation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単眼深度と自我運動推定のためのセマンティクス駆動非教師なし学習手法を提案する。 近年の教師なし学習法では, 合成ビューと実画像の光度誤差を指導信号として用いている。 本手法では,シーンにおける動的物体や閉塞の影響を軽減するためにセマンティックセグメンテーション情報を活用し,深度とセマンティクスの相関を考慮し,深度予測性能を向上させる。 コストのかかるラベリングプロセスを避けるために,事前学習した意味セグメンテーションネットワークによって得られたノイズの多い意味セグメンテーション結果を用いる。 さらに、隣接するフレームの対応する点間の位置誤差を最小限に抑え、3次元空間情報を利用する。 KITTIデータセットによる実験結果から,本手法は深度推定とエゴモーション推定の両方で良好な性能を発揮することが示された。

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