論文の概要: SUB-Depth: Self-distillation and Uncertainty Boosting Self-supervised Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09692v2
• Date: Fri, 19 Nov 2021 11:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 12:26:53.453041
• Title: SUB-Depth: Self-distillation and Uncertainty Boosting Self-supervised Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 亜深度:自己蒸留と不確かさ向上による自己監督単眼深度推定
• Authors: Hang Zhou, Sarah Taylor, David Greenwood
• Abstract要約: SUB-Depthは、自己教師付き単眼深度推定のための普遍的なマルチタスクトレーニングフレームワークである。 サブDepthは、画像再構成タスクの深度マップを予測するだけでなく、学習した教師ネットワークから学習した知識を未学習のデータで抽出するために、深度ネットワークを訓練する。 提案するフレームワークを用いて,既存のネットワークをトレーニングすることで達成した改善を実証するために,KITTIに関する広範囲な評価を行った。
• 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: We propose SUB-Depth, a universal multi-task training framework for self-supervised monocular depth estimation (SDE). Depth models trained with SUB-Depth outperform the same models trained in a standard single-task SDE framework. By introducing an additional self-distillation task into a standard SDE training framework, SUB-Depth trains a depth network, not only to predict the depth map for an image reconstruction task, but also to distill knowledge from a trained teacher network with unlabelled data. To take advantage of this multi-task setting, we propose homoscedastic uncertainty formulations for each task to penalize areas likely to be affected by teacher network noise, or violate SDE assumptions. We present extensive evaluations on KITTI to demonstrate the improvements achieved by training a range of existing networks using the proposed framework, and we achieve state-of-the-art performance on this task. Additionally, SUB-Depth enables models to estimate uncertainty on depth output.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き単眼深度推定(SDE)のための汎用マルチタスクトレーニングフレームワークであるSUB-Depthを提案する。 SUB-Depthでトレーニングされた深度モデルは、標準のシングルタスクSDEフレームワークでトレーニングされた同じモデルより優れている。 新たな自己蒸留タスクを標準のSDEトレーニングフレームワークに導入することにより、Sub-Depthは、画像再構成タスクの深度マップを予測するだけでなく、学習した教師ネットワークから学習データを用いて知識を抽出する深度ネットワークを訓練する。 このマルチタスク設定を活用するために,教師ネットワークノイズの影響を受けやすい領域やSDEの仮定に反する領域を罰する,各タスクに対する相似不確実性定式化を提案する。 提案するフレームワークを用いて,既存のネットワークをトレーニングすることで達成された改善を実証するために,KITTIの広範な評価を行い,その課題に対して最先端の性能を実現する。 さらに、SUB-Depthは深度出力の不確かさを推定できる。

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