Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Deep Learning Techniques to Boost Monocular Depth Estimation for Autonomous Navigation

論文の概要: On Deep Learning Techniques to Boost Monocular Depth Estimation for Autonomous Navigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06626v2
Date: Tue, 29 Dec 2020 01:09:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-07 23:20:11.613426
Title: On Deep Learning Techniques to Boost Monocular Depth Estimation for Autonomous Navigation
Title（参考訳）: 自律ナビゲーションのための単眼深度推定のための深層学習手法について
Authors: Raul de Queiroz Mendes, Eduardo Godinho Ribeiro, Nicolas dos Santos Rosa, Valdir Grassi Jr
Abstract要約: 画像の深さを推定することはコンピュータビジョンの分野における根本的な逆問題である。本稿では,新しい特徴抽出モデルと組み合わせ,軽量で高速なCNNアーキテクチャを提案する。また,SIDE問題を解くために,単純な幾何2.5D損失関数と組み合わせて効率的な表面正規化モジュールを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9007546108571112
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Inferring the depth of images is a fundamental inverse problem within the field of Computer Vision since depth information is obtained through 2D images, which can be generated from infinite possibilities of observed real scenes. Benefiting from the progress of Convolutional Neural Networks (CNNs) to explore structural features and spatial image information, Single Image Depth Estimation (SIDE) is often highlighted in scopes of scientific and technological innovation, as this concept provides advantages related to its low implementation cost and robustness to environmental conditions. In the context of autonomous vehicles, state-of-the-art CNNs optimize the SIDE task by producing high-quality depth maps, which are essential during the autonomous navigation process in different locations. However, such networks are usually supervised by sparse and noisy depth data, from Light Detection and Ranging (LiDAR) laser scans, and are carried out at high computational cost, requiring high-performance Graphic Processing Units (GPUs). Therefore, we propose a new lightweight and fast supervised CNN architecture combined with novel feature extraction models which are designed for real-world autonomous navigation. We also introduce an efficient surface normals module, jointly with a simple geometric 2.5D loss function, to solve SIDE problems. We also innovate by incorporating multiple Deep Learning techniques, such as the use of densification algorithms and additional semantic, surface normals and depth information to train our framework. The method introduced in this work focuses on robotic applications in indoor and outdoor environments and its results are evaluated on the competitive and publicly available NYU Depth V2 and KITTI Depth datasets.
Abstract（参考訳）: 画像の奥行きを推測することは、2次元画像を通じて奥行き情報が得られるため、コンピュータビジョンの分野における基本的な逆問題である。コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)の進歩から、構造的特徴や空間的イメージ情報を探究する上で、SIDE(Single Image Depth Estimation)はしばしば科学的・技術的イノベーションの範囲で強調される。自動運転車の文脈では、最先端のCNNは、異なる場所における自律ナビゲーションプロセスにおいて必須となる高品質の深度マップを作成することによって、SIDEタスクを最適化する。しかし、このようなネットワークは通常、光検出・ランシング(LiDAR)レーザースキャンから、スパースでノイズの多い深度データによって監視され、高速なグラフィカル処理ユニット(GPU)を必要とする計算コストで実行される。そこで本研究では,現実の自律ナビゲーション用に設計された特徴抽出モデルと組み合わせた,軽量で高速なCNNアーキテクチャを提案する。また,SIDE問題を解くために,単純な幾何2.5D損失関数と組み合わせて効率的な表面正規化モジュールを導入する。デンシフィケーションアルゴリズムや追加のセマンティクス、サーフェスノーマル、深さ情報といった、複数のディープラーニング技術を組み込むことで、フレームワークをトレーニングします。本研究で紹介された手法は,屋内および屋外におけるロボット応用に焦点を当て,nyu深度v2およびkitti深度データセットを用いて評価を行った。

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