Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-view Monocular Depth and Uncertainty Prediction with Deep SfM in Dynamic Environments

論文の概要: Multi-view Monocular Depth and Uncertainty Prediction with Deep SfM in Dynamic Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08633v1
Date: Fri, 21 Jan 2022 10:42:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-24 14:29:45.877160
Title: Multi-view Monocular Depth and Uncertainty Prediction with Deep SfM in Dynamic Environments
Title（参考訳）: 動的環境における深部sfmによる多視点単眼深度と不確かさ予測
Authors: Christian Homeyer, Oliver Lange, Christoph Schn\"orr
Abstract要約: 動的環境下でのモノクロ映像からの深度と動きの3次元再構成は, 極めて不良な問題である。このような環境における現状のマルチビューシステム(SotA)の性能について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2426580753117204
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D reconstruction of depth and motion from monocular video in dynamic environments is a highly ill-posed problem due to scale ambiguities when projecting to the 2D image domain. In this work, we investigate the performance of the current State-of-the-Art (SotA) deep multi-view systems in such environments. We find that current supervised methods work surprisingly well despite not modelling individual object motions, but make systematic errors due to a lack of dense ground truth data. To detect such errors during usage, we extend the cost volume based Deep Video to Depth (DeepV2D) framework \cite{teed2018deepv2d} with a learned uncertainty. Our Deep Video to certain Depth (DeepV2cD) model allows i) to perform en par or better with current SotA and ii) achieve a better uncertainty measure than the naive Shannon entropy. Our experiments show that a simple filter strategy based on the uncertainty can significantly reduce systematic errors. This results in cleaner reconstructions both on static and dynamic parts of the scene.
Abstract（参考訳）: 動的環境下でのモノクロ映像からの深度と動きの3次元再構成は,2次元画像領域に投影する際の視界のあいまいさが問題となる。本研究では,このような環境における現在の最先端(sota)深層マルチビューシステムの性能について検討する。個々の物体の動きをモデル化しないにもかかわらず、現在の教師あり手法は驚くほどうまく機能するが、密度の高い地上真実データが欠如しているため、体系的な誤りを犯す。使用中のエラーを検出するため,DeepV2D(DeepV2D)フレームワーク \cite{teed2018deepv2d} に,コストボリュームに基づくDeep Video を拡張した。ディープビデオからDeepV2cD(DeepV2cD)モデルまで i)現在の SotA と同等以上の性能を発揮すること二ナイーブ・シャノンのエントロピーよりも優れた不確実性測度を達成すること。本実験では,不確実性に基づく単純なフィルタ戦略により,系統的誤りを著しく低減できることを示す。これにより、シーンの静的部分と動的部分の両方で、クリーンな再構築が可能になる。

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