論文の概要: One scalar is all you need -- absolute depth estimation using monocular self-supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07662v2
• Date: Wed, 15 Mar 2023 07:07:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 10:24:23.228000
• Title: One scalar is all you need -- absolute depth estimation using monocular self-supervision
• Title（参考訳）: 1つのスカラーは必要なすべて -- 単分子自己スーパービジョンを用いた絶対深度推定
• Authors: Alexandra Dana, Nadav Carmel, Amit Shomer, Ofer Manela and Tomer Peleg
• Abstract要約: 自己教師付き単眼深度推定器は、画像のみを使用し、地中深度データがない新しいシーンで訓練または微調整することができる。 これらの推定器は、深度スケールの固有の曖昧さに悩まされ、適用性が著しく制限される。 本稿では,地中深度で収集した既存のソースデータセットから,自己監督を用いて訓練した深度推定器へ深度スケールを転送する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.45414406974091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Self-supervised monocular depth estimators can be trained or fine-tuned on new scenes using only images and no ground-truth depth data, achieving good accuracy. However, these estimators suffer from the inherent ambiguity of the depth scale, significantly limiting their applicability. In this work, we present a method for transferring the depth-scale from existing source datasets collected with ground-truth depths to depth estimators that are trained using self-supervision on a newly collected target dataset consisting of images only, solving a significant limiting factor. We show that self-supervision based on projective geometry results in predicted depths that are linearly correlated with their ground-truth depths. Moreover, the linearity of this relationship also holds when jointly training on images from two different (real or synthetic) source and target domains. We utilize this observed property and model the relationship between the ground-truth and the predicted up-to-scale depths of images from the source domain using a single global scalar. Then, we scale the predicted up-to-scale depths of images from the target domain using the estimated global scaling factor, performing depth-scale transfer between the two domains. This suggested method was evaluated on the target KITTI and DDAD datasets, while using other real or synthetic source datasets, that have a larger field-of-view, other image style or structural content. Our approach achieves competitive accuracy on KITTI, even without using the specially tailored vKITTI or vKITTI2 datasets, and higher accuracy on DDAD, when using both real or synthetic source datasets.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き単眼深度推定器は、画像のみを用いて訓練または微調整が可能で、地上の深度データがないため精度がよい。 しかし、これらの推定器は深度スケールの固有の曖昧さに悩まされ、適用性が著しく制限される。 本研究では,画像のみからなる新たに収集したターゲットデータセットの自己スーパービジョンを用いて訓練した深度推定器に,地中深度で収集した既存のソースデータセットから深度スケールを転送する手法を提案する。 射影幾何学に基づく自己スーパービジョンは、地対深度と線形に相関する予測深度をもたらすことを示す。 さらに、この関係の線形性は、2つの異なる(実または合成)ソースとターゲットドメインからのイメージを共同でトレーニングする場合にも保持される。 この観測された特性を利用し、単一のグローバルスカラーを用いて、ソースドメインからの画像の奥行きと地表面の関係をモデル化する。 次に,推定された大域的スケーリング係数を用いて,対象領域からの画像の奥行きを推定し,この2領域間の奥行き移動を行う。 提案手法は,対象とするKITTIデータセットとDDADデータセットで評価され,他の実あるいは合成ソースデータセットでは,視野,他の画像スタイル,構造的内容がより大きい。 提案手法は,VKITTIデータセットやvKITTI2データセットを使用しなくても,KITTI上での競合精度を実現し,実データと合成データの両方を用いてDDAD上で高い精度を実現する。

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