論文の概要: Deep Planar Parallax for Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03178v1
• Date: Mon, 9 Jan 2023 06:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 17:08:46.577990
• Title: Deep Planar Parallax for Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 深部平面視差による単眼深度推定
• Authors: Haoqian Liang, Zhichao Li, Ya Yang, Naiyan Wang
• Abstract要約: 連続フレームとフロー事前学習の明示的なワープは,幾何学的事前学習を効果的に行うことができることを示す。 また平面視差幾何学の本質的な弱点に対処するために平面位置埋め込みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.260899110570634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth estimation is a fundamental problem in the perception system of autonomous driving scenes. Although autonomous driving is challenging, much prior knowledge can still be utilized, by which the sophistication of the problem can be effectively restricted. Some previous works introduce the road plane prior to the depth estimation problem according to the Planar Parallax Geometry. However, we find that their usages are not effective, leaving the network cannot learn the geometric information. To this end, we analyze this problem in detail and reveal that explicit warping of consecutive frames and flow pre-training can effectively bring the geometric prior into learning. Furthermore, we propose Planar Position Embedding to deal with the intrinsic weakness of plane parallax geometry. Comprehensive experimental results on autonomous driving datasets like KITTI and Waymo Open Dataset (WOD) demonstrate that our Planar Parallax Network(PPNet) dramatically outperforms existing learning-based methods.
• Abstract（参考訳）: 深度推定は、自動運転シーンの知覚システムにおいて根本的な問題である。 自律運転は難しいが、まだ多くの事前知識が利用できるため、問題の高度化を効果的に制限することができる。 平面パララックス幾何学(Paraar Parallax Geometry)による深度推定問題に先立って路面を導入している。 しかし、それらの使用法は有効ではなく、ネットワークは幾何情報を学ぶことができない。 そこで我々は,この問題を詳細に解析し,連続するフレームとフロー事前学習の明示的な歪みが,幾何学的事前学習を効果的に実現することを示した。 さらに,平面視差幾何学の本質的な弱点に対処する平面位置埋め込みを提案する。 KITTIやWaymo Open Dataset(WOD)といった自動運転データセットに関する総合的な実験結果は、私たちのPlanar Parallax Network(PPNet)が既存の学習ベースの手法を劇的に上回っていることを示している。

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