Fugu-MT 論文翻訳(概要): NENet: Monocular Depth Estimation via Neural Ensembles

論文の概要: NENet: Monocular Depth Estimation via Neural Ensembles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08313v1
Date: Tue, 16 Nov 2021 09:09:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-17 15:05:08.176589
Title: NENet: Monocular Depth Estimation via Neural Ensembles
Title（参考訳）: NENet:ニューラルアンサンブルによる単眼深度推定
Authors: Shuwei Shao, Ran Li, Zhongcai Pei, Zhong Liu, Weihai Chen, Wentao Zhu, Xingming Wu and Baochang Zhang
Abstract要約: 多様なベース予測器からの複数の予測を統合するための2レベルアンサンブル方式NENetを提案する。提案されたNENetは、NYU-Depth-v2データセットとKITTIデータセットの最先端アプローチよりも優れた結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.05818557961441
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Depth estimation is getting a widespread popularity in the computer vision community, and it is still quite difficult to recover an accurate depth map using only one single RGB image. In this work, we observe a phenomenon that existing methods tend to exhibit asymmetric errors, which might open up a new direction for accurate and robust depth estimation. We carefully investigate into the phenomenon, and construct a two-level ensemble scheme, NENet, to integrate multiple predictions from diverse base predictors. The NENet forms a more reliable depth estimator, which substantially boosts the performance over base predictors. Notably, this is the first attempt to introduce ensemble learning and evaluate its utility for monocular depth estimation to the best of our knowledge. Extensive experiments demonstrate that the proposed NENet achieves better results than previous state-of-the-art approaches on the NYU-Depth-v2 and KITTI datasets. In particular, our method improves previous state-of-the-art methods from 0.365 to 0.349 on the metric RMSE on the NYU dataset. To validate the generalizability across cameras, we directly apply the models trained on the NYU dataset to the SUN RGB-D dataset without any fine-tuning, and achieve the superior results, which indicate its strong generalizability. The source code and trained models will be publicly available upon the acceptance.
Abstract（参考訳）: 深度推定はコンピュータビジョンコミュニティで広く普及しており、単一のRGB画像のみを用いて正確な深度マップを復元することは依然として困難である。本研究では,既存の手法が非対称な誤差を呈する傾向にある現象を観察し,高精度でロバストな深度推定のための新しい方向を開く可能性がある。我々は,この現象を慎重に検討し,多種多様なベース予測器からの複数の予測を統合するために,二段階アンサンブルスキームnenetを構築した。 NENetはより信頼性の高い深さ推定器を形成し、ベース予測器よりも性能を大幅に向上させる。特に,アンサンブル学習を導入する試みとしてはこれが初めてであり,知識の長所に対して単眼深度推定の有用性を評価する。広範な実験により、nyu-depth-v2とkittiデータセットの以前の最先端のアプローチよりも優れた結果が得られることが示されている。特に,本手法は,NYUデータセット上のRMSE測定値の0.365から0.349に改善する。カメラ間の一般化性を検証するため、NYUデータセットでトレーニングされたモデルを微調整なしでSUN RGB-Dデータセットに直接適用し、その強力な一般化性を示す優れた結果を得る。ソースコードとトレーニングされたモデルは、受け入れ次第公開される。

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