論文の概要: Unsupervised Single-shot Depth Estimation using Perceptual Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12170v2
• Date: Mon, 31 Jan 2022 08:09:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 12:41:12.345209
• Title: Unsupervised Single-shot Depth Estimation using Perceptual Reconstruction
• Title（参考訳）: 知覚再構成を用いた教師なし単発深度推定
• Authors: Christoph Angermann, Matthias Schwab, Markus Haltmeier, Christian Laubichler and Steinbj\"orn J\'onsson
• Abstract要約: この研究は、生成ニューラルネットワークの分野における最新の進歩を示し、それらを活用して完全に教師なしの単発深度合成を行う。 RGB-to-deepthとdeep-to-RGB転送用の2つのジェネレータを実装し,Wasserstein-1距離と新しい知覚再構成項を用いて同時に最適化した。 本研究で得られた成果は、実世界のアプリケーションにおいて、教師なし単発深度推定の大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time estimation of actual object depth is a module that is essential to performing various autonomous system tasks such as 3D reconstruction, scene understanding and condition assessment of machinery parts. During the last decade of machine learning, extensive deployment of deep learning methods to computer vision tasks has yielded approaches that succeed in achieving realistic depth synthesis out of a simple RGB modality. While most of these models are based on paired depth data or availability of video sequences and stereo images, methods for single-view depth synthesis in a fully unsupervised setting have hardly been explored. This study presents the most recent advances in the field of generative neural networks, leveraging them to perform fully unsupervised single-shot depth synthesis. Two generators for RGB-to-depth and depth-to-RGB transfer are implemented and simultaneously optimized using the Wasserstein-1 distance and a novel perceptual reconstruction term. To ensure that the proposed method is plausible, we comprehensively evaluate the models using industrial surface depth data as well as the Texas 3D Face Recognition Database and the SURREAL dataset that records body depth. The success observed in this study suggests the great potential for unsupervised single-shot depth estimation in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 実物体深度の実時間推定は,3次元再構成,シーン理解,機械部品の状態評価など,様々な自律システムタスクの実行に不可欠なモジュールである。 機械学習の過去10年間、コンピュータビジョンタスクへのディープラーニング手法の広範な展開は、単純なRGBモダリティから現実的な深度合成を実現するためのアプローチを生み出してきた。 これらのモデルのほとんどは、対の深度データやビデオシーケンスやステレオ画像の可用性に基づいているが、完全な教師なし設定での単視点深度合成の手法はほとんど検討されていない。 この研究は、生成ニューラルネットワークの分野における最新の進歩を示し、それらを活用して完全に教師なしの単発深度合成を行う。 RGB-to-deepthとdeep-to-RGB転送用の2つのジェネレータを実装し,Wasserstein-1距離と新しい知覚再構成項を用いて同時に最適化した。 提案手法が検証可能であることを確認するため, 工業用表面深度データと, 体深を記録するテキサス3次元顔認識データベースとSURREALデータセットを用いて, モデルを総合的に評価した。 この研究で得られた成功は、実世界のアプリケーションにおける教師なし単発深度推定の可能性を示唆している。

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