論文の概要: SeasonDepth: Cross-Season Monocular Depth Prediction Dataset and
Benchmark under Multiple Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04408v7
- Date: Mon, 17 Jul 2023 23:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 19:54:07.164694
- Title: SeasonDepth: Cross-Season Monocular Depth Prediction Dataset and
Benchmark under Multiple Environments
- Title（参考訳）: seasondepth: 複数の環境下でのクロスシーズン単眼深度予測データセットとベンチマーク
- Authors: Hanjiang Hu, Baoquan Yang, Zhijian Qiao, Shiqi Liu, Jiacheng Zhu,
Zuxin Liu, Wenhao Ding, Ding Zhao, Hesheng Wang
- Abstract要約: 本研究では,最初のクロスシーズン単眼深度予測データセットとベンチマークである seasonDepth を紹介する。
提案手法は, 提案手法を用いて, 最先端の代表的オープンソース管理手法と自己監督型深度予測手法について検討する。
長期的な単眼深度予測はいまだに困難であり、我々の研究は、屋外視覚知覚の長期的な堅牢性と一般化に関するさらなる研究を促進することができると信じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.96507991067661
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Different environments pose a great challenge to the outdoor robust visual
perception for long-term autonomous driving, and the generalization of
learning-based algorithms on different environments is still an open problem.
Although monocular depth prediction has been well studied recently, few works
focus on the robustness of learning-based depth prediction across different
environments, e.g. changing illumination and seasons, owing to the lack of such
a multi-environment real-world dataset and benchmark. To this end, the first
cross-season monocular depth prediction dataset and benchmark, SeasonDepth, is
introduced to benchmark the depth estimation performance under different
environments. We investigate several state-of-the-art representative
open-source supervised and self-supervised depth prediction methods using
newly-formulated metrics. Through extensive experimental evaluation on the
proposed dataset and cross-dataset evaluation with current autonomous driving
datasets, the performance and robustness against the influence of multiple
environments are analyzed qualitatively and quantitatively. We show that
long-term monocular depth prediction is still challenging and believe our work
can boost further research on the long-term robustness and generalization for
outdoor visual perception. The dataset is available on
https://seasondepth.github.io, and the benchmark toolkit is available on
https://github.com/ SeasonDepth/SeasonDepth.
- Abstract（参考訳）: 異なる環境は、長期的な自動運転のための屋外の堅牢な視覚認識にとって大きな課題であり、異なる環境における学習ベースのアルゴリズムの一般化は、まだ未解決の問題である。
単眼深度予測は近年よく研究されているが、例えば照明や季節の変化など、様々な環境における学習に基づく深度予測の堅牢性に焦点を当てた研究はほとんどない。
この目的のために,最初のクロスシーズン単眼深度予測データセットとベンチマークである seasondepth を導入し,異なる環境下での深さ推定性能のベンチマークを行った。
提案手法は,提案手法を応用した,最先端のオープンソースの教師付きおよび自己教師型深度予測手法である。
提案したデータセットの広範囲な実験的評価と、現在の自律運転データセットによるクロスデータセット評価により、複数の環境の影響に対する性能と堅牢性を質的かつ定量的に分析する。
また,我々の研究は,屋外視知覚の長期的ロバスト性と一般化に関するさらなる研究を促進できると信じている。
データセットはhttps://seasondepth.github.ioで、ベンチマークツールキットはhttps://github.com/ SeasonDepth/SeasonDepthで入手できる。
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