論文の概要: Fine-grained Semantics-aware Representation Enhancement for Self-supervised Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08829v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 17:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 14:28:06.694251
• Title: Fine-grained Semantics-aware Representation Enhancement for Self-supervised Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 自己教師付き単眼深度推定のための細粒度セマンティクス・アウェア表現強調
• Authors: Hyunyoung Jung, Eunhyeok Park, Sungjoo Yoo
• Abstract要約: 自己教師付き単分子深度推定を改善するための新しいアイデアを提案する。 我々は、幾何学的表現強化に暗黙的な意味知識を取り入れることに注力する。 提案手法をKITTIデータセット上で評価し,提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.092527463250708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised monocular depth estimation has been widely studied, owing to its practical importance and recent promising improvements. However, most works suffer from limited supervision of photometric consistency, especially in weak texture regions and at object boundaries. To overcome this weakness, we propose novel ideas to improve self-supervised monocular depth estimation by leveraging cross-domain information, especially scene semantics. We focus on incorporating implicit semantic knowledge into geometric representation enhancement and suggest two ideas: a metric learning approach that exploits the semantics-guided local geometry to optimize intermediate depth representations and a novel feature fusion module that judiciously utilizes cross-modality between two heterogeneous feature representations. We comprehensively evaluate our methods on the KITTI dataset and demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods. The source code is available at https://github.com/hyBlue/FSRE-Depth.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き単眼深度推定は実用的重要性と近年の有望な改善により広く研究されている。 しかし、ほとんどの作品は、特に弱いテクスチャ領域やオブジェクト境界において、測光一貫性の監督に苦しむ。 この弱点を克服するために、クロスドメイン情報、特にシーンセマンティクスを利用して、自己教師付き単眼深度推定を改善する新しいアイデアを提案する。 本稿では,意味論に基づく局所幾何学を利用して中間深度表現を最適化する計量学習手法と,不均一な2つの特徴表現間の相互モダリティを巧みに活用する新たな特徴融合モジュールの2つのアイデアを提案する。 KITTIデータセットの手法を総合的に評価し,提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。 ソースコードはhttps://github.com/hyBlue/FSRE-Depth.comで入手できる。

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