論文の概要: Improved Point Transformation Methods For Self-Supervised Depth Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09142v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 03:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 16:23:11.285549
• Title: Improved Point Transformation Methods For Self-Supervised Depth Prediction
• Title（参考訳）: 自己監督深度予測のための点変換法の改良
• Authors: Chen Ziwen, Zixuan Guo, Jerod Weinman
• Abstract要約: ステレオ画像対やエゴモーション画像対が与えられた場合、単眼深度推定の教師なし学習の一般的な成功方法は、学習した深度予測による画像再構成の品質を測定することである。 本稿では,変換後の点を新しい視点に正しく効率的に処理するzブッフィングアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、機械学習ライブラリの典型的なオペレーターによって実装されているため、差別化を自動サポートした既存の教師なし深度学習フレームワークに組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.103701929881022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given stereo or egomotion image pairs, a popular and successful method for unsupervised learning of monocular depth estimation is to measure the quality of image reconstructions resulting from the learned depth predictions. Continued research has improved the overall approach in recent years, yet the common framework still suffers from several important limitations, particularly when dealing with points occluded after transformation to a novel viewpoint. While prior work has addressed this problem heuristically, this paper introduces a z-buffering algorithm that correctly and efficiently handles occluded points. Because our algorithm is implemented with operators typical of machine learning libraries, it can be incorporated into any existing unsupervised depth learning framework with automatic support for differentiation. Additionally, because points having negative depth after transformation often signify erroneously shallow depth predictions, we introduce a loss function to penalize this undesirable behavior explicitly. Experimental results on the KITTI data set show that the z-buffer and negative depth loss both improve the performance of a state of the art depth-prediction network.
• Abstract（参考訳）: ステレオ画像対やエゴモーション画像対が与えられた場合、単眼深度推定の教師なし学習の一般的な成功方法は、学習した深度予測による画像再構成の品質を測定することである。 近年の継続的な研究により、全体的なアプローチが改善されているが、共通フレームワークには依然としていくつかの重要な制限が残っている。 先行研究はヒューリスティックにこの問題に対処しているが,本稿ではオクルード点を正しく効率的に処理するzブッフィングアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、機械学習ライブラリの典型的なオペレーターによって実装されているため、差別化を自動サポートした既存の教師なし深度学習フレームワークに組み込むことができる。 さらに、変換後の負の深さを持つ点はしばしば誤った浅みの予測を示すため、この望ましくない振舞いを明示する損失関数を導入する。 KITTIデータセットの実験結果から,zバッファと負の深度損失はともに,アート深度予測ネットワークの性能を向上させることが示された。

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