論文の概要: Predicting Depth from Semantic Segmentation using Game Engine Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15257v1
- Date: Sat, 12 Jun 2021 10:15:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-05 00:15:51.148272
- Title: Predicting Depth from Semantic Segmentation using Game Engine Dataset
- Title（参考訳）: ゲームエンジンデータセットを用いたセマンティックセグメンテーションの深さ予測
- Authors: Mohammad Amin Kashi
- Abstract要約: この論文は、物体の知覚と深度推定畳み込みニューラルネットワークの関係を考察する。
入力時に1つの画像のみを使用する単純な深度推定ネットワークに基づく新しいネットワーク構造を開発した。
その結果,新しい構造は距離の相対誤差の52%で深度推定の性能を向上させることができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Depth perception is fundamental for robots to understand the surrounding
environment. As the view of cognitive neuroscience, visual depth perception
methods are divided into three categories, namely binocular, active, and
pictorial. The first two categories have been studied for decades in detail.
However, research for the exploration of the third category is still in its
infancy and has got momentum by the advent of deep learning methods in recent
years. In cognitive neuroscience, it is known that pictorial depth perception
mechanisms are dependent on the perception of seen objects. Inspired by this
fact, in this thesis, we investigated the relation of perception of objects and
depth estimation convolutional neural networks. For this purpose, we developed
new network structures based on a simple depth estimation network that only
used a single image at its input. Our proposed structures use both an image and
a semantic label of the image as their input. We used semantic labels as the
output of object perception. The obtained results of performance comparison
between the developed network and original network showed that our novel
structures can improve the performance of depth estimation by 52\% of relative
error of distance in the examined cases. Most of the experimental studies were
carried out on synthetic datasets that were generated by game engines to
isolate the performance comparison from the effect of inaccurate depth and
semantic labels of non-synthetic datasets. It is shown that particular
synthetic datasets may be used for training of depth networks in cases that an
appropriate dataset is not available. Furthermore, we showed that in these
cases, usage of semantic labels improves the robustness of the network against
domain shift from synthetic training data to non-synthetic test data.
- Abstract（参考訳）: 深度知覚は、ロボットが周囲の環境を理解するための基本となる。
認知神経科学の観点では、視覚深度知覚法は、双眼鏡、アクティブ、ピクチャリアルの3つのカテゴリに分けられる。
最初の2つの分類は数十年にわたって詳細に研究されてきた。
しかし,第3カテゴリーの探索研究はまだ初期段階であり,近年の深層学習の展開によって勢いが増している。
認知神経科学では、画像深度知覚機構が観察対象の知覚に依存することが知られている。
この事実に触発された本論文では,物体の知覚と深度推定畳み込みニューラルネットワークの関係について検討した。
そこで我々は,入力時に1つの画像のみを使用する単純な深度推定ネットワークに基づく新しいネットワーク構造を開発した。
提案手法では,画像のイメージとセマンティックラベルの両方を入力として使用する。
対象知覚の出力として意味ラベルを用いた。
開発したネットワークとオリジナルネットワークの性能比較結果から,本研究の新たな構造は,相対誤差の52倍の深さ推定性能を向上させることができることがわかった。
実験の多くはゲームエンジンが生成した合成データセットを用いて行われ、不正確な深さと非合成データセットのセマンティックラベルの影響から性能比較を分離した。
適切なデータセットが利用できない場合には、特定の合成データセットを深度ネットワークのトレーニングに使用することができる。
さらに,これらの場合,セマンティックラベルの使用により,合成学習データから非合成テストデータへのドメインシフトに対するネットワークの堅牢性が向上することを示した。
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