論文の概要: FG-Depth: Flow-Guided Unsupervised Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08414v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 04:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 13:47:25.379374
• Title: FG-Depth: Flow-Guided Unsupervised Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: FG深度:フローガイドによる教師なし単眼深度推定
• Authors: Junyu Zhu, Lina Liu, Yong Liu, Wanlong Li, Feng Wen and Hongbo Zhang
• Abstract要約: そこで本研究では,典型的な測光損失を代替する流量蒸留損失と,不適切な画素を除去するための前向きフローベースマスクを提案する。 提案手法は,KITTIとNYU-Depth-v2の両方のデータセットの最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.572459787107427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The great potential of unsupervised monocular depth estimation has been demonstrated by many works due to low annotation cost and impressive accuracy comparable to supervised methods. To further improve the performance, recent works mainly focus on designing more complex network structures and exploiting extra supervised information, e.g., semantic segmentation. These methods optimize the models by exploiting the reconstructed relationship between the target and reference images in varying degrees. However, previous methods prove that this image reconstruction optimization is prone to get trapped in local minima. In this paper, our core idea is to guide the optimization with prior knowledge from pretrained Flow-Net. And we show that the bottleneck of unsupervised monocular depth estimation can be broken with our simple but effective framework named FG-Depth. In particular, we propose (i) a flow distillation loss to replace the typical photometric loss that limits the capacity of the model and (ii) a prior flow based mask to remove invalid pixels that bring the noise in training loss. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of each component, and our approach achieves state-of-the-art results on both KITTI and NYU-Depth-v2 datasets.
• Abstract（参考訳）: 教師なし単分子深度推定の大きなポテンシャルは、アノテーションのコストが低く、教師付き手法と同等の精度で証明されている。 パフォーマンスをさらに向上するために、最近の研究は主により複雑なネットワーク構造の設計と、セマンティックセグメンテーションのような追加の教師付き情報の利用に焦点を当てている。 これらの手法は、対象画像と参照画像との再構成された関係を様々な程度に利用してモデルを最適化する。 しかし、以前の手法では、この画像再構成最適化が局所的なミニマに閉じ込められやすいことが証明された。 本稿では,事前学習したflow-netによる事前知識を用いて最適化を指導する。 また,FG-Depth という単純なフレームワークを用いて,教師なし単分子深度推定のボトルネックを解消できることを示した。 特に,提案する (i)モデルの容量を制限する典型的な測光損失を置き換えるための流れ蒸留損失 (i)トレーニング損失のノイズをもたらす無効な画素を削除するための事前フローベースのマスク。 提案手法は,KITTIとNYU-Depth-v2の両方のデータセットに対して,最先端の結果が得られることを示す。

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