論文の概要: Deconstructing Self-Supervised Monocular Reconstruction: The Design Decisions that Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01489v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 14:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 13:01:49.390402
• Title: Deconstructing Self-Supervised Monocular Reconstruction: The Design Decisions that Matter
• Title（参考訳）: 自己監督型単分子再構成の再構築--重要な設計決定
• Authors: Jaime Spencer Martin, Chris Russell, Simon Hadfield, Richard Bowden
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付き単分子深度推定への最先端の貢献を評価するための枠組みを提案する。 事前トレーニング、バックボーン、アーキテクチャ設計の選択、損失関数が含まれる。 我々は16の最先端コントリビューションを再実装し、検証し、再評価し、新しいデータセットを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.5550818034739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents an open and comprehensive framework to systematically evaluate state-of-the-art contributions to self-supervised monocular depth estimation. This includes pretraining, backbone, architectural design choices and loss functions. Many papers in this field claim novelty in either architecture design or loss formulation. However, simply updating the backbone of historical systems results in relative improvements of 25%, allowing them to outperform the majority of existing systems. A systematic evaluation of papers in this field was not straightforward. The need to compare like-with-like in previous papers means that longstanding errors in the evaluation protocol are ubiquitous in the field. It is likely that many papers were not only optimized for particular datasets, but also for errors in the data and evaluation criteria. To aid future research in this area, we release a modular codebase, allowing for easy evaluation of alternate design decisions against corrected data and evaluation criteria. We re-implement, validate and re-evaluate 16 state-of-the-art contributions and introduce a new dataset (SYNS-Patches) containing dense outdoor depth maps in a variety of both natural and urban scenes. This allows for the computation of informative metrics in complex regions such as depth boundaries.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己監督型単眼深度推定への最先端の貢献を体系的に評価するための,オープンかつ包括的な枠組みを提案する。 これには事前トレーニング、バックボーン、アーキテクチャ設計の選択、損失関数が含まれる。 この分野における多くの論文は、アーキテクチャ設計または損失定式化において新規性を主張している。 しかし、単に履歴システムのバックボーンを更新するだけで25%の相対的な改善が得られ、既存のシステムの大半を上回ります。 この分野での論文の体系的な評価は単純ではなかった。 前回の論文でlike-with-likeを比較する必要性は、評価プロトコルの長年のエラーがこの分野でユビキタスであることを意味する。 多くの論文が特定のデータセットに最適化されただけでなく、データや評価基準のエラーにも最適化された可能性が高い。 この分野での今後の研究を支援するために,我々は,修正データと評価基準に対する代替設計決定の簡易な評価を可能にするモジュール型コードベースをリリースする。 我々は,16の最先端コントリビューションを再実装し,検証し,再評価し,自然と都市の両方で密集した屋外深度マップを含む新しいデータセット(SYNS-Patches)を導入する。 これにより、深度境界のような複雑な領域における情報メトリクスの計算が可能になる。

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