論文の概要: SAFENet: Self-Supervised Monocular Depth Estimation with Semantic-Aware Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02893v3
• Date: Tue, 29 Dec 2020 07:54:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 07:32:09.768013
• Title: SAFENet: Self-Supervised Monocular Depth Estimation with Semantic-Aware Feature Extraction
• Title（参考訳）: SAFENet:Semantic-Aware特徴抽出による自己監督単眼深度推定
• Authors: Jaehoon Choi, Dongki Jung, Donghwan Lee, Changick Kim
• Abstract要約: 本稿では,セマンティック情報を活用して光度損失の限界を克服するSAFENetを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、意味的知識と幾何学的知識を統合するセマンティック・アウェア・ディープ機能を活用することです。 KITTIデータセットの実験では、我々の手法が最先端の手法と競合するか、さらに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.750031877854717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised monocular depth estimation has emerged as a promising method because it does not require groundtruth depth maps during training. As an alternative for the groundtruth depth map, the photometric loss enables to provide self-supervision on depth prediction by matching the input image frames. However, the photometric loss causes various problems, resulting in less accurate depth values compared with supervised approaches. In this paper, we propose SAFENet that is designed to leverage semantic information to overcome the limitations of the photometric loss. Our key idea is to exploit semantic-aware depth features that integrate the semantic and geometric knowledge. Therefore, we introduce multi-task learning schemes to incorporate semantic-awareness into the representation of depth features. Experiments on KITTI dataset demonstrate that our methods compete or even outperform the state-of-the-art methods. Furthermore, extensive experiments on different datasets show its better generalization ability and robustness to various conditions, such as low-light or adverse weather.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き単眼深度推定は, 訓練中に地中深度マップを必要としないため, 有望な手法である。 基底深度マップの代替として、光度損失は入力された画像フレームをマッチングすることにより、深度予測の自己監督を可能にする。 しかし、測光損失は様々な問題を引き起こし、教師付きアプローチに比べて精度の低い深度値となる。 本稿では,フォトメトリックロスの限界を克服するために,意味情報を活用したsafenetを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、意味的知識と幾何学的知識を統合するセマンティック・アウェア・ディープ機能を活用することです。 そこで本研究では,奥行き特徴の表現に意味認識を組み込むマルチタスク学習方式を提案する。 KITTIデータセットの実験では、我々の手法が最先端の手法と競合するか、さらに優れています。 さらに、異なるデータセットに対する広範な実験は、低照度や悪天候などの様々な条件に対して、より優れた一般化能力と堅牢性を示す。

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