論文の概要: Multimodal Scale Consistency and Awareness for Monocular Self-Supervised Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02451v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 15:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 15:04:02.164346
• Title: Multimodal Scale Consistency and Awareness for Monocular Self-Supervised Depth Estimation
• Title（参考訳）: 単眼自己監督深さ推定のためのマルチモーダルスケール一貫性と認識
• Authors: Hemang Chawla, Arnav Varma, Elahe Arani, Bahram Zonooz
• Abstract要約: 単眼ビデオの自己監督アプローチは、長いシーケンスにわたってスケール不整合に苦しむ。 外観ベースの損失を補うために、動的に重み付けされたGPS-to-Scale(g2s)損失を提案する。 低周波GPSデータによるトレーニングでも性能を向上させるため、推論時のスケール一貫性と認識深度推定を実証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dense depth estimation is essential to scene-understanding for autonomous driving. However, recent self-supervised approaches on monocular videos suffer from scale-inconsistency across long sequences. Utilizing data from the ubiquitously copresent global positioning systems (GPS), we tackle this challenge by proposing a dynamically-weighted GPS-to-Scale (g2s) loss to complement the appearance-based losses. We emphasize that the GPS is needed only during the multimodal training, and not at inference. The relative distance between frames captured through the GPS provides a scale signal that is independent of the camera setup and scene distribution, resulting in richer learned feature representations. Through extensive evaluation on multiple datasets, we demonstrate scale-consistent and -aware depth estimation during inference, improving the performance even when training with low-frequency GPS data.
• Abstract（参考訳）: 深度推定は、自律運転におけるシーン理解に不可欠である。 しかし,最近の単眼ビデオに対する自己教師ありアプローチは,長いシーケンスにわたるスケール不整合に苦しむ。 ユビキタスに共存するグローバル測位システム (gps) のデータを利用して, 出現による損失を補うために, 動的重み付けgps-to-scale (g2s) 損失を提案する。 我々は、GPSはマルチモーダルトレーニングでのみ必要であり、推論では必要ではないことを強調する。 GPSで捉えたフレーム間の相対距離は、カメラの設定やシーンの分布に依存しないスケール信号を提供し、結果としてより豊かな特徴表現をもたらす。 複数のデータセットの広範な評価により、推論中のスケール一貫性と認識深さの推定を実証し、低周波GPSデータでトレーニングしてもパフォーマンスが向上します。

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