論文の概要: Self-Supervised Learning of Domain Invariant Features for Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02594v2
• Date: Mon, 7 Jun 2021 17:00:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 11:36:43.387968
• Title: Self-Supervised Learning of Domain Invariant Features for Depth Estimation
• Title（参考訳）: 深さ推定のための領域不変特徴の自己教師付き学習
• Authors: Hiroyasu Akada, Shariq Farooq Bhat, Ibraheem Alhashim, Peter Wonka
• Abstract要約: 単一画像深度推定のための教師なし合成-現実的領域適応の課題に対処する。 単一画像深度推定の重要なビルディングブロックはエンコーダ・デコーダ・タスク・ネットワークであり、RGB画像を入力とし、出力として深度マップを生成する。 本稿では,タスクネットワークにドメイン不変表現を自己教師型で学習させる新たなトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.74969527929284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the problem of unsupervised synthetic-to-realistic domain adaptation for single image depth estimation. An essential building block of single image depth estimation is an encoder-decoder task network that takes RGB images as input and produces depth maps as output. In this paper, we propose a novel training strategy to force the task network to learn domain invariant representations in a self-supervised manner. Specifically, we extend self-supervised learning from traditional representation learning, which works on images from a single domain, to domain invariant representation learning, which works on images from two different domains by utilizing an image-to-image translation network. Firstly, we use our bidirectional image-to-image translation network to transfer domain-specific styles between synthetic and real domains. This style transfer operation allows us to obtain similar images from the different domains. Secondly, we jointly train our task network and Siamese network with the same images from the different domains to obtain domain invariance for the task network. Finally, we fine-tune the task network using labeled synthetic and unlabeled real-world data. Our training strategy yields improved generalization capability in the real-world domain. We carry out an extensive evaluation on two popular datasets for depth estimation, KITTI and Make3D. The results demonstrate that our proposed method outperforms the state-of-the-art both qualitatively and quantitatively. The source code and model weights will be made available.
• Abstract（参考訳）: 単一画像深度推定のための教師なし合成-現実的領域適応の問題に取り組む。 単一画像深度推定の重要なビルディングブロックは、rgb画像を入力として出力として深度マップを生成するエンコーダ/デコーダタスクネットワークである。 本稿では,タスクネットワークにドメイン不変表現を自己教師型で学習させる新たなトレーニング戦略を提案する。 具体的には、1つのドメインからの画像を扱う従来の表現学習から、2つのドメインからの画像を扱うドメイン不変表現学習まで、画像から画像への変換ネットワークを利用して自己教師付き学習を拡張する。 まず、双方向画像変換ネットワークを用いて、ドメイン固有のスタイルを合成ドメインと実ドメイン間で転送する。 このスタイルの転送操作により、異なるドメインから同様の画像を得ることができる。 第2に、タスクネットワークと、異なるドメインから同じイメージを持つシャムネットワークを共同で訓練し、タスクネットワークに対するドメイン不変性を得る。 最後に,ラベル付き実世界のデータを用いてタスクネットワークを微調整する。 トレーニング戦略は,実世界の領域における一般化能力の向上をもたらす。 深度推定のための2つの一般的なデータセットであるKITTIとMake3Dについて広範な評価を行う。 その結果,提案手法は定性的にも定量的にも最先端の手法よりも優れていた。 ソースコードとモデルの重み付けが利用可能になる。

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