論文の概要: A Simple Baseline for Supervised Surround-view Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07759v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 10:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:40:31.473358
• Title: A Simple Baseline for Supervised Surround-view Depth Estimation
• Title（参考訳）: 教師付きサラウンドビュー深度推定のための簡易ベースライン
• Authors: Xianda Guo, Wenjie Yuan, Yunpeng Zhang, Tian Yang, Chenming Zhang, Zheng Zhu
• Abstract要約: 本稿では,S3Depthを提案する。 我々はCNNとトランスフォーマー層を組み合わせたグローバル・ローカルな特徴抽出モジュールを用いて表現を豊かにする。 本手法は,既存のDDADおよびnuScenesデータセット上での最先端手法よりも優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.239918561092821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth estimation has been widely studied and serves as the fundamental step of 3D perception for autonomous driving. Though significant progress has been made for monocular depth estimation in the past decades, these attempts are mainly conducted on the KITTI benchmark with only front-view cameras, which ignores the correlations across surround-view cameras. In this paper, we propose S3Depth, a Simple Baseline for Supervised Surround-view Depth Estimation, to jointly predict the depth maps across multiple surrounding cameras. Specifically, we employ a global-to-local feature extraction module which combines CNN with transformer layers for enriched representations. Further, the Adjacent-view Attention mechanism is proposed to enable the intra-view and inter-view feature propagation. The former is achieved by the self-attention module within each view, while the latter is realized by the adjacent attention module, which computes the attention across multi-cameras to exchange the multi-scale representations across surround-view feature maps. Extensive experiments show that our method achieves superior performance over existing state-of-the-art methods on both DDAD and nuScenes datasets.
• Abstract（参考訳）: 深度推定は広く研究され、自律運転のための3次元知覚の基本的なステップとなっている。 過去数十年間、単眼深度推定には大きな進歩があったが、これらの試みは主に、周囲カメラ間の相関を無視する前面カメラのみを用いたKITTIベンチマークで行われている。 本稿では,S3Depthを提案する。S3Depthは,複数の周囲カメラにまたがる深度マップを共同で予測する簡易ベースラインである。 具体的には,CNNとトランスフォーマー層を組み合わせたグローバル-ローカルな特徴抽出モジュールを用いて表現を豊かにする。 さらに、ビュー内およびビュー間特徴伝搬を可能にするために、アジャセントビュー注意機構を提案する。 前者は各ビュー内のセルフアテンションモジュールで達成され、後者はアテンションモジュールで実現され、マルチカメラ間でアテンションを計算し、サラウンドビュー特徴マップでマルチスケール表現を交換する。 本手法はDDADとnuScenesの両方のデータセット上で,既存の最先端手法よりも優れた性能を示す。

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