論文の概要: Continual Adaptation for Deep Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05233v3
• Date: Mon, 3 May 2021 07:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 21:52:38.957204
• Title: Continual Adaptation for Deep Stereo
• Title（参考訳）: 深部ステレオの連続的適応
• Authors: Matteo Poggi, Alessio Tonioni, Fabio Tosi, Stefano Mattoccia, Luigi Di Stefano
• Abstract要約: 本稿では,難易度と変化の激しい環境に対処するために,深層ステレオネットワークの継続的適応パラダイムを提案する。 我々のパラダイムでは、オンラインモデルに継続的に適応するために必要な学習信号は、右から左への画像ワープや従来のステレオアルゴリズムによって自己監督から得られる。 我々のネットワークアーキテクチャと適応アルゴリズムは、初めてのリアルタイム自己適応型ディープステレオシステムを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.181067640300014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth estimation from stereo images is carried out with unmatched results by convolutional neural networks trained end-to-end to regress dense disparities. Like for most tasks, this is possible if large amounts of labelled samples are available for training, possibly covering the whole data distribution encountered at deployment time. Being such an assumption systematically unmet in real applications, the capacity of adapting to any unseen setting becomes of paramount importance. Purposely, we propose a continual adaptation paradigm for deep stereo networks designed to deal with challenging and ever-changing environments. We design a lightweight and modular architecture, Modularly ADaptive Network (MADNet), and formulate Modular ADaptation algorithms (MAD, MAD++) which permit efficient optimization of independent sub-portions of the entire network. In our paradigm, the learning signals needed to continuously adapt models online can be sourced from self-supervision via right-to-left image warping or from traditional stereo algorithms. With both sources, no other data than the input images being gathered at deployment time are needed. Thus, our network architecture and adaptation algorithms realize the first real-time self-adaptive deep stereo system and pave the way for a new paradigm that can facilitate practical deployment of end-to-end architectures for dense disparity regression.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural networks training end-to-end to regress dense disparities)によって,ステレオ画像からの深さ推定と一致しない結果が得られた。 ほとんどのタスクと同様に、大量のラベル付きサンプルがトレーニング用に利用可能であれば、デプロイ時に遭遇するデータ分散全体をカバーすることができる。 このような仮定が現実のアプリケーションでは体系的に考慮されていないため、見当たらない設定に適応する能力が最重要となる。 そこで本稿では,難易度の高い環境に対処するための,深層ステレオネットワークの継続的適応パラダイムを提案する。 我々は、軽量でモジュール化されたアーキテクチャ、モジュール適応ネットワーク(MADNet)を設計し、モジュール適応アルゴリズム(MAD, MAD++)を定式化した。 我々のパラダイムでは、オンラインモデルに継続的に適応するために必要な学習信号は、右から左への画像ワープや従来のステレオアルゴリズムによって自己監督から得られる。 両方のソースでは、デプロイ時に収集される入力イメージ以外のデータは必要ありません。 そこで,我々のネットワークアーキテクチャと適応アルゴリズムは,初めてリアルタイムな自己適応型ディープステレオシステムを実現し,高密度異方性回帰のためのエンドツーエンドアーキテクチャの実践的展開を容易にする新しいパラダイムを実現する。

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