論文の概要: Monocular Depth Distribution Alignment with Low Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04538v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 06:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 14:23:25.569426
• Title: Monocular Depth Distribution Alignment with Low Computation
• Title（参考訳）: 低演算による単眼深度分布アライメント
• Authors: Fei Sheng, Feng Xue, Yicong Chang, Wenteng Liang, Anlong Ming
• Abstract要約: 我々は、軽量ネットワークと重軽量ネットワークの精度コントラストの大部分をモデル化する。 DANetは2つの領域ごとに深度の特徴の違いを知覚することにより、合理的なシーン構造を予測する傾向にある。 DANetは、深さ分布形状とシーン深度範囲のアライメントにより、分布のドリフトを著しく軽減し、従来の重み付け手法と同等の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.05244258071472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of monocular depth estimation generally depends on the amount of parameters and computational cost. It leads to a large accuracy contrast between light-weight networks and heavy-weight networks, which limits their application in the real world. In this paper, we model the majority of accuracy contrast between them as the difference of depth distribution, which we call "Distribution drift". To this end, a distribution alignment network (DANet) is proposed. We firstly design a pyramid scene transformer (PST) module to capture inter-region interaction in multiple scales. By perceiving the difference of depth features between every two regions, DANet tends to predict a reasonable scene structure, which fits the shape of distribution to ground truth. Then, we propose a local-global optimization (LGO) scheme to realize the supervision of global range of scene depth. Thanks to the alignment of depth distribution shape and scene depth range, DANet sharply alleviates the distribution drift, and achieves a comparable performance with prior heavy-weight methods, but uses only 1% floating-point operations per second (FLOPs) of them. The experiments on two datasets, namely the widely used NYUDv2 dataset and the more challenging iBims-1 dataset, demonstrate the effectiveness of our method. The source code is available at https://github.com/YiLiM1/DANet.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定の性能は一般にパラメータの量と計算コストに依存する。 軽量ネットワークとヘビーウェイトネットワークの間には高い精度のコントラストがあり、現実世界での応用を制限している。 本稿では,これら間の精度のコントラストの大部分を,分布分布の差としてモデル化し,これを「分布ドリフト」と呼ぶ。 この目的のために,分散アライメントネットワーク(DANet)を提案する。 まず,複数スケールの領域間相互作用を捉えるために,ピラミッドシーントランスフォーマー(PST)モジュールを設計する。 DANetは2つの領域の深さ特徴の差を知覚することにより、分布の形状を地平に合わせる合理的なシーン構造を予測する傾向にある。 そこで本稿では,グローバルなシーン深度の監視を実現するために,LGO(Local-global Optimization)方式を提案する。 深度分布形状とシーン深度範囲のアライメントにより、DANetは分布のドリフトを著しく軽減し、従来の重み付け手法と同等の性能を発揮するが、1秒あたりの浮動小数点演算(FLOP)はわずか1%である。 2つのデータセット、すなわち広く使われているnyudv2データセットとより挑戦的なibims-1データセットの実験は、本手法の有効性を示している。 ソースコードはhttps://github.com/YiLiM1/DANetで入手できる。

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