論文の概要: Self-Supervised Monocular Depth Estimation with Internal Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09482v2
• Date: Wed, 20 Oct 2021 13:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 12:08:40.316632
• Title: Self-Supervised Monocular Depth Estimation with Internal Feature Fusion
• Title（参考訳）: 内部特徴融合による自己教師付き単眼深度推定
• Authors: Hang Zhou, David Greenwood, Sarah Taylor
• Abstract要約: 深度推定のための自己教師付き学習は、画像列の幾何学を用いて監督する。 そこで本研究では,ダウンおよびアップサンプリングの手順で意味情報を利用することのできる,新しい深度推定ネットワークDIFFNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.874712571149725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning for depth estimation uses geometry in image sequences for supervision and shows promising results. Like many computer vision tasks, depth network performance is determined by the capability to learn accurate spatial and semantic representations from images. Therefore, it is natural to exploit semantic segmentation networks for depth estimation. In this work, based on a well-developed semantic segmentation network HRNet, we propose a novel depth estimation networkDIFFNet, which can make use of semantic information in down and upsampling procedures. By applying feature fusion and an attention mechanism, our proposed method outperforms the state-of-the-art monocular depth estimation methods on the KITTI benchmark. Our method also demonstrates greater potential on higher resolution training data. We propose an additional extended evaluation strategy by establishing a test set of challenging cases, empirically derived from the standard benchmark.
• Abstract（参考訳）: 深度推定のための自己教師あり学習は、監視のために画像列の幾何を使い、有望な結果を示す。 多くのコンピュータビジョンタスクと同様に、深度ネットワークの性能は画像から正確な空間的および意味的表現を学習する能力によって決定される。 したがって,深度推定のためにセマンティックセグメンテーションネットワークを利用するのは自然である。 本研究では, セマンティックセグメンテーションネットワークHRNetをベースとして, ダウン・アップサンプリング処理における意味情報の利用が可能な新しい深度推定ネットワークDIFFNetを提案する。 特徴融合と注意機構を適用することで,提案手法はkittiベンチマークにおける最先端の単眼深度推定法を上回っている。 また,本手法は高分解能トレーニングデータに大きな可能性を示す。 本稿では,標準ベンチマークから実証的に導出した難易度テストセットを確立することにより,さらなる拡張評価戦略を提案する。

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