論文の概要: AdaBins: Depth Estimation using Adaptive Bins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14141v1
• Date: Sat, 28 Nov 2020 14:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 19:38:50.814802
• Title: AdaBins: Depth Estimation using Adaptive Bins
• Title（参考訳）: AdaBins: Adaptive Bins を用いた深さ推定
• Authors: Shariq Farooq Bhat, Ibraheem Alhashim, Peter Wonka
• Abstract要約: 本稿では,画像毎の中心値が適応的に推定されるビンに深さ範囲を分割するトランスフォーマーアーキテクチャブロックを提案する。 以上の結果から,いくつかの一般的な深度データセットの最先端性に対する決定的な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.07310038858445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the problem of estimating a high quality dense depth map from a single RGB input image. We start out with a baseline encoder-decoder convolutional neural network architecture and pose the question of how the global processing of information can help improve overall depth estimation. To this end, we propose a transformer-based architecture block that divides the depth range into bins whose center value is estimated adaptively per image. The final depth values are estimated as linear combinations of the bin centers. We call our new building block AdaBins. Our results show a decisive improvement over the state-of-the-art on several popular depth datasets across all metrics. We also validate the effectiveness of the proposed block with an ablation study and provide the code and corresponding pre-trained weights of the new state-of-the-art model.
• Abstract（参考訳）: 単一のRGB入力画像から高品質の高密度深度マップを推定する問題に対処する。 まず、ベースラインエンコーダ/デコーダ畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャから始め、情報のグローバル処理が全体的な深さ推定にどのように役立つかという疑問を提起する。 そこで本研究では,画像毎に中心値が適応的に推定されるビンに深さ範囲を分割するトランスフォーマーアーキテクチャブロックを提案する。 最終深度値はビン中心の線形結合として推定される。 新しいビルディングブロックをAdaBinsと呼びます。 以上の結果から,すべての指標にまたがるいくつかの一般的な深度データセットの最先端性に対する決定的な改善が得られた。 また,提案ブロックの有効性をアブレーション実験により検証し,新しい最先端モデルのコードとそれに対応する事前学習重みを与える。

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