論文の概要: From 2D to 3D: Re-thinking Benchmarking of Monocular Depth Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08122v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 17:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 16:13:26.304446
• Title: From 2D to 3D: Re-thinking Benchmarking of Monocular Depth Prediction
• Title（参考訳）: 2Dから3Dへ:単眼深度予測のベンチマーク再考
• Authors: Evin P{\i}nar \"Ornek, Shristi Mudgal, Johanna Wald, Yida Wang, Nassir Navab and Federico Tombari
• Abstract要約: 我々は,MDPが現在,3Dアプリケーションにおける予測の有用性を評価するのに有効な指標に頼っていることを論じる。 これにより、2Dベースの距離を最適化するのではなく、シーンの3D構造を正確に認識し、推定に向けて改善する新しい手法の設計と開発が制限される。 本稿では,MDP手法の3次元幾何評価に適した指標セットと,提案手法に不可欠な室内ベンチマークRIO-D3Dを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.67873933010783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There have been numerous recently proposed methods for monocular depth prediction (MDP) coupled with the equally rapid evolution of benchmarking tools. However, we argue that MDP is currently witnessing benchmark over-fitting and relying on metrics that are only partially helpful to gauge the usefulness of the predictions for 3D applications. This limits the design and development of novel methods that are truly aware of - and improving towards estimating - the 3D structure of the scene rather than optimizing 2D-based distances. In this work, we aim to bring structural awareness to MDP, an inherently 3D task, by exhibiting the limits of evaluation metrics towards assessing the quality of the 3D geometry. We propose a set of metrics well suited to evaluate the 3D geometry of MDP approaches and a novel indoor benchmark, RIO-D3D, crucial for the proposed evaluation methodology. Our benchmark is based on a real-world dataset featuring high-quality rendered depth maps obtained from RGB-D reconstructions. We further demonstrate this to help benchmark the closely-tied task of 3D scene completion.
• Abstract（参考訳）: 近年,単分子深度予測法(MDP)とベンチマークツールの急速な進化が相まって提案されている。 しかし、MDPは現在ベンチマークの過剰適合を目撃しており、3Dアプリケーションにおける予測の有用性を評価するのに有効な指標に頼っていると論じる。 これにより、2Dベースの距離を最適化するのではなく、シーンの3D構造を正確に認識し、推定に向けて改善する新しい手法の設計と開発が制限される。 本研究の目的は,3次元形状の質を評価するための評価基準の限界を示すことにより,mdpの構造的認識を提供することである。 本稿では,MDP手法の3次元幾何評価に適した指標セットと,提案手法に不可欠な室内ベンチマークRIO-D3Dを提案する。 我々のベンチマークは、RGB-D再構成から得られた高品質な深度マップを特徴とする実世界のデータセットに基づいている。 さらに、これを3Dシーン補完の密接な作業のベンチマークに役立てる。

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