論文の概要: Monocular Depth Estimation Primed by Salient Point Detection and Normalized Hessian Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11098v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 07:51:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 18:08:03.929239
• Title: Monocular Depth Estimation Primed by Salient Point Detection and Normalized Hessian Loss
• Title（参考訳）: 正点検出と正規化ヘッセン損失による単眼深度推定
• Authors: Lam Huynh, Matteo Pedone, Phong Nguyen, Jiri Matas, Esa Rahtu, Janne Heikkila
• Abstract要約: 本稿では,単眼深度推定のための高精度で軽量なフレームワークを提案する。 深度方向のスケーリングとせん断に不変な正規化ヘッセン損失項を導入し,精度を著しく向上させることを示した。 提案手法は,NYU-Depth-v2 と KITTI の3.1-38.4 倍小さいモデルを用いて,ベースライン手法よりもパラメータ数が多い場合の最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.950140695759764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have recently thrived on single image depth estimation. That being said, current developments on this topic highlight an apparent compromise between accuracy and network size. This work proposes an accurate and lightweight framework for monocular depth estimation based on a self-attention mechanism stemming from salient point detection. Specifically, we utilize a sparse set of keypoints to train a FuSaNet model that consists of two major components: Fusion-Net and Saliency-Net. In addition, we introduce a normalized Hessian loss term invariant to scaling and shear along the depth direction, which is shown to substantially improve the accuracy. The proposed method achieves state-of-the-art results on NYU-Depth-v2 and KITTI while using 3.1-38.4 times smaller model in terms of the number of parameters than baseline approaches. Experiments on the SUN-RGBD further demonstrate the generalizability of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは最近、単一の画像深度推定で繁栄している。 とはいえ、このトピックの現在の開発は、正確さとネットワークサイズの間に明らかな妥協点を浮き彫りにしている。 本研究は,特異点検出に起因した自己拘束機構に基づく単眼深度推定のための高精度で軽量な枠組みを提案する。 具体的には,Fusion-NetとSaliency-Netの2つの主要コンポーネントで構成されるFuSaNetモデルをトレーニングするために,キーポイントのスパースセットを利用する。 さらに, 深さ方向のスケーリングとせん断に不変な正規化ヘッセン損失項を導入することにより, 精度が大幅に向上することを示す。 提案手法は,nyu-depth-v2およびkittiにおいて,パラメータ数をベースラインアプローチよりも3.1-38.4倍小さいモデルを用いて最先端の結果を得る。 SUN-RGBDの実験は、提案手法の一般化可能性をさらに示している。

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