論文の概要: Improving Depth Estimation using Location Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13925v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 22:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-31 07:42:48.694016
• Title: Improving Depth Estimation using Location Information
• Title（参考訳）: 位置情報を用いた深度推定の改善
• Authors: Ahmed Zaitoon, Hossam El Din Abd El Munim, Hazem Abbas
• Abstract要約: 本稿では,自己教師型深度学習法の改良を行い,高精度な単眼深度推定を行う。 主なアイデアは、異なるフレームのシーケンスを考慮に入れたディープモデルをトレーニングすることであり、各フレームはその位置情報でタグ付けされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to accurately estimate depth information is crucial for many autonomous applications to recognize the surrounded environment and predict the depth of important objects. One of the most recently used techniques is monocular depth estimation where the depth map is inferred from a single image. This paper improves the self-supervised deep learning techniques to perform accurate generalized monocular depth estimation. The main idea is to train the deep model to take into account a sequence of the different frames, each frame is geotagged with its location information. This makes the model able to enhance depth estimation given area semantics. We demonstrate the effectiveness of our model to improve depth estimation results. The model is trained in a realistic environment and the results show improvements in the depth map after adding the location data to the model training phase.
• Abstract（参考訳）: 深度情報を正確に推定する能力は、周囲を囲む環境を認識し、重要な物体の深さを予測する多くの自律的アプリケーションにとって不可欠である。 最も最近使用されているテクニックの1つは、単一の画像から深さマップを推測する単眼深度推定である。 本稿では,自己教師付き深層学習手法を改良し,高精度な単眼深度推定を行う。 主なアイデアは、異なるフレームのシーケンスを考慮し、各フレームに位置情報を付加してジオタグを付けるようにディープモデルにトレーニングすることだ。 これにより、モデルが与えられた領域のセマンティクスの深さ推定を強化することができる。 深度推定結果を改善するためのモデルの有効性を示す。 モデルは現実的な環境で訓練され、モデルトレーニングフェーズに位置データを付加した後の深度マップの改善を示す。

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