論文の概要: Self-Supervised Monocular Depth Underwater

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03206v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 20:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 14:55:02.852861
• Title: Self-Supervised Monocular Depth Underwater
• Title（参考訳）: 自己監督型単分子深度水中
• Authors: Shlomi Amitai, Itzik Klein, Tali Treibitz
• Abstract要約: 近年,単眼画像からの深度推定は大幅に改善されている。 水中環境下では、媒質による外観の変化により、まだ遅れている。 水中環境に対処するための自己監督型フレームワークにいくつかの追加を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.830479021890575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Depth estimation is critical for any robotic system. In the past years estimation of depth from monocular images have shown great improvement, however, in the underwater environment results are still lagging behind due to appearance changes caused by the medium. So far little effort has been invested on overcoming this. Moreover, underwater, there are more limitations for using high resolution depth sensors, this makes generating ground truth for learning methods another enormous obstacle. So far unsupervised methods that tried to solve this have achieved very limited success as they relied on domain transfer from dataset in air. We suggest training using subsequent frames self-supervised by a reprojection loss, as was demonstrated successfully above water. We suggest several additions to the self-supervised framework to cope with the underwater environment and achieve state-of-the-art results on a challenging forward-looking underwater dataset.
• Abstract（参考訳）: ロボットシステムでは深さ推定が不可欠である。 近年,単眼画像からの奥行き推定は大きな改善が見られたが,水中環境においては,媒体による外観変化により,まだ遅れている。 これまでのところ、これを克服する努力はほとんど払われていない。 さらに、水中では、高解像度深度センサーの使用にはより多くの制限があるため、学習方法に対する基礎的真実がさらに大きな障害となる。 これまでのところ、これを解決しようとする教師なしの手法は、空気中のデータセットからのドメイン転送に依存するため、非常に限定的な成功を収めている。 再投射損失によって自己監視された後続のフレームを用いたトレーニングを提案する。 我々は,水中環境に対処し,難易度の高い水中データセット上での最新結果を達成するために,自己教師付きフレームワークにいくつかの追加を提案する。

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