論文の概要: Frequency-Aware Self-Supervised Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05479v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 14:30:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 13:42:35.874285
• Title: Frequency-Aware Self-Supervised Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 周波数対応自己教師付き単眼深度推定
• Authors: Xingyu Chen, Thomas H. Li, Ruonan Zhang, Ge Li
• Abstract要約: 自己教師付き単眼深度推定モデルを改善するための2つの多目的手法を提案する。 本手法の高一般化性は,測光損失関数の基本的およびユビキタスな問題を解くことによって達成される。 我々は、解釈可能な解析で深度推定器を改善するために、初めてぼやけた画像を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.97188738587212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present two versatile methods to generally enhance self-supervised monocular depth estimation (MDE) models. The high generalizability of our methods is achieved by solving the fundamental and ubiquitous problems in photometric loss function. In particular, from the perspective of spatial frequency, we first propose Ambiguity-Masking to suppress the incorrect supervision under photometric loss at specific object boundaries, the cause of which could be traced to pixel-level ambiguity. Second, we present a novel frequency-adaptive Gaussian low-pass filter, designed to robustify the photometric loss in high-frequency regions. We are the first to propose blurring images to improve depth estimators with an interpretable analysis. Both modules are lightweight, adding no parameters and no need to manually change the network structures. Experiments show that our methods provide performance boosts to a large number of existing models, including those who claimed state-of-the-art, while introducing no extra inference computation at all.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き単眼深度推定モデル(MDE)を汎用的に拡張する2つの手法を提案する。 本手法の高一般化性は,測光損失関数の基本的およびユビキタスな問題を解くことによって達成される。 特に,空間周波数の観点からは,特定の被写体境界における測光損失による不正確な監督を抑制するために,まず曖昧度マスキングを提案し,その原因は画素レベルの曖昧さにさかのぼる。 第2に,高周波領域における光量損失のロバスト化を目的とした新しい周波数適応ガウス低パスフィルタを提案する。 画像のぼやけを最初に提案し,解釈可能な解析により深度推定精度を向上させる。 どちらのモジュールも軽量で、パラメータを追加せず、手動でネットワーク構造を変更する必要もない。 実験により,提案手法は,最先端を主張する者を含む多数の既存モデルに性能向上をもたらすと同時に,余分な推論計算をまったく導入しないことを示した。

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