論文の概要: THE Benchmark: Transferable Representation Learning for Monocular Height Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14985v1
• Date: Thu, 30 Dec 2021 09:40:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 03:47:58.542490
• Title: THE Benchmark: Transferable Representation Learning for Monocular Height Estimation
• Title（参考訳）: 単眼高推定のための転送可能表現学習
• Authors: Zhitong Xiong, Wei Huang, Jingtao Hu, Yilei Shi, Qi Wang, and Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: クロスデータセット設定における高さ推定モデルの転送可能性を検討するための新しいベンチマークデータセットを提案する。 このベンチマークデータセットには、新しく提案された大規模合成データセット、新たに収集された実世界のデータセット、および異なる都市の既存の4つのデータセットが含まれている。 実験により,従来のデータ転送設定とクロスデータセット転送設定の両方において提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.1463738626422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating 3D city models rapidly is crucial for many applications. Monocular height estimation is one of the most efficient and timely ways to obtain large-scale geometric information. However, existing works focus primarily on training and testing models using unbiased datasets, which don't align well with real-world applications. Therefore, we propose a new benchmark dataset to study the transferability of height estimation models in a cross-dataset setting. To this end, we first design and construct a large-scale benchmark dataset for cross-dataset transfer learning on the height estimation task. This benchmark dataset includes a newly proposed large-scale synthetic dataset, a newly collected real-world dataset, and four existing datasets from different cities. Next, two new experimental protocols, zero-shot and few-shot cross-dataset transfer, are designed. For few-shot cross-dataset transfer, we enhance the window-based Transformer with the proposed scale-deformable convolution module to handle the severe scale-variation problem. To improve the generalizability of deep models in the zero-shot cross-dataset setting, a max-normalization-based Transformer network is designed to decouple the relative height map from the absolute heights. Experimental results have demonstrated the effectiveness of the proposed methods in both the traditional and cross-dataset transfer settings. The datasets and codes are publicly available at https://thebenchmarkh.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 3D都市モデルを迅速に生成することは、多くのアプリケーションにとって不可欠である。 単分子高さ推定は、大規模な幾何学的情報を得る最も効率的かつタイムリーな方法の1つである。 しかしながら、既存の作業は主に、非バイアスデータセットを使用したトレーニングとテストモデルに重点を置いている。 そこで本研究では,クロスデータセットにおける高さ推定モデルの転送可能性を調べるための新しいベンチマークデータセットを提案する。 そこで我々はまず,ハイト推定タスク上でのクロスデータセット変換学習のための大規模ベンチマークデータセットの設計と構築を行う。 このベンチマークデータセットは、新たに提案された大規模合成データセット、新たに収集された実世界のデータセット、異なる都市の既存の4つのデータセットを含む。 次に、ゼロショットと少数ショットのクロスデータセット転送という、2つの新しい実験プロトコルを設計する。 数回のクロスデータセット転送では,提案するスケール変形可能な畳み込みモジュールにより,ウィンドウベースのトランスフォーマティブが拡張され,深刻なスケール変動問題に対処できる。 ゼロショットクロスデータセット設定における深層モデルの一般化性を向上させるため、相対高さマップを絶対高さから切り離すために、最大正規化に基づくトランスフォーマネットワークが設計されている。 実験の結果,従来のデータ転送とクロスデータセット転送の両方において提案手法の有効性が示された。 データセットとコードはhttps://thebenchmarkh.github.io/で公開されている。

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