論文の概要: MonoViT: Self-Supervised Monocular Depth Estimation with a Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03543v1
• Date: Sat, 6 Aug 2022 16:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:21:46.780360
• Title: MonoViT: Self-Supervised Monocular Depth Estimation with a Vision Transformer
• Title（参考訳）: MonoViT:視覚変換器を用いた自己監督単眼深度推定
• Authors: Chaoqiang Zhao, Youmin Zhang, Matteo Poggi, Fabio Tosi, Xianda Guo, Zheng Zhu, Guan Huang, Yang Tang, Stefano Mattoccia
• Abstract要約: 自己教師付き単眼深度推定の柔軟性とViTモデルにより実現された大域的推論の枠組みであるMonoViTを提案する。 平易な畳み込みとTransformerブロックを組み合わせることで、我々のモデルは局所的かつグローバルに推論し、より詳細な精度と精度で深度予測を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.0699787446221
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised monocular depth estimation is an attractive solution that does not require hard-to-source depth labels for training. Convolutional neural networks (CNNs) have recently achieved great success in this task. However, their limited receptive field constrains existing network architectures to reason only locally, dampening the effectiveness of the self-supervised paradigm. In the light of the recent successes achieved by Vision Transformers (ViTs), we propose MonoViT, a brand-new framework combining the global reasoning enabled by ViT models with the flexibility of self-supervised monocular depth estimation. By combining plain convolutions with Transformer blocks, our model can reason locally and globally, yielding depth prediction at a higher level of detail and accuracy, allowing MonoViT to achieve state-of-the-art performance on the established KITTI dataset. Moreover, MonoViT proves its superior generalization capacities on other datasets such as Make3D and DrivingStereo.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き単分子深度推定は、訓練にハード・ソースの深度ラベルを必要としない魅力的な解である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、最近このタスクで大きな成功を収めた。 しかし、その限定的な受容領域は、既存のネットワークアーキテクチャを局所的な推論のみに制限し、自己監督パラダイムの有効性を損なう。 ビジョントランスフォーマー (ViTs) が最近達成した成果を踏まえ, ViT モデルで実現したグローバル推論と自己教師型モノクロ深度推定の柔軟性を組み合わせた新しいフレームワーク MonoViT を提案する。 平易な畳み込みとTransformerブロックを組み合わせることで、我々のモデルは局所的および世界的推論が可能となり、より詳細な精度と精度で深度予測が得られ、MonoViTは確立されたKITTIデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成できる。 さらに、MonoViTはMake3DやDrivingStereoといった他のデータセットよりも優れた一般化能力を示している。

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