論文の概要: Global-Local Path Networks for Monocular Depth Estimation with Vertical CutDepth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07436v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 06:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 21:06:16.581979
• Title: Global-Local Path Networks for Monocular Depth Estimation with Vertical CutDepth
• Title（参考訳）: 垂直切削深さを用いた単眼深度推定のためのグローバルローカルパスネットワーク
• Authors: Doyeon Kim, Woonghyun Ga, Pyungwhan Ahn, Donggyu Joo, Sehwan Chun, and Junmo Kim
• Abstract要約: 単分子深度推定のための新しい構造とトレーニング戦略を提案する。 階層型トランスフォーマーエンコーダをデプロイして,グローバルなコンテキストをキャプチャし,伝達し,軽量で強力なデコーダを設計する。 我々のネットワークは、挑戦的な深度データセットNYU Depth V2に対して最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.897377434844266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Depth estimation from a single image is an important task that can be applied to various fields in computer vision, and has grown rapidly with the development of convolutional neural networks. In this paper, we propose a novel structure and training strategy for monocular depth estimation to further improve the prediction accuracy of the network. We deploy a hierarchical transformer encoder to capture and convey the global context, and design a lightweight yet powerful decoder to generate an estimated depth map while considering local connectivity. By constructing connected paths between multi-scale local features and the global decoding stream with our proposed selective feature fusion module, the network can integrate both representations and recover fine details. In addition, the proposed decoder shows better performance than the previously proposed decoders, with considerably less computational complexity. Furthermore, we improve the depth-specific augmentation method by utilizing an important observation in depth estimation to enhance the model. Our network achieves state-of-the-art performance over the challenging depth dataset NYU Depth V2. Extensive experiments have been conducted to validate and show the effectiveness of the proposed approach. Finally, our model shows better generalisation ability and robustness than other comparative models.
• Abstract（参考訳）: 単一画像からの深さ推定はコンピュータビジョンの様々な分野に適用可能な重要なタスクであり、畳み込みニューラルネットワークの開発によって急速に成長してきた。 本稿では,ネットワークの予測精度をさらに向上させるために,単眼深度推定のための新しい構造と訓練戦略を提案する。 グローバルなコンテキストを捕捉し伝達するための階層型トランスフォーマーエンコーダをデプロイし、ローカル接続性を考慮して推定深度マップを生成する軽量で強力なデコーダを設計する。 提案する選択的機能融合モジュールにより,マルチスケールな局所的特徴とグローバルデコードストリーム間の接続経路を構築することにより,ネットワークは表現の統合と詳細の復元が可能となる。 さらに,提案するデコーダは,従来提案していたデコーダよりも性能が良く,計算量もかなり少ない。 さらに、深度推定における重要な観測を利用して、深度比増大法を改善し、モデルを強化する。 我々のネットワークは、挑戦的な深度データセットNYU Depth V2に対して最先端の性能を達成する。 提案手法の有効性を検証するため,広範囲にわたる実験を行った。 最後に、我々のモデルは、他の比較モデルよりも優れた一般化能力と堅牢性を示す。

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