論文の概要: Multi-Frame Self-Supervised Depth Estimation with Multi-Scale Feature Fusion in Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14628v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 05:28:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 02:42:07.499703
• Title: Multi-Frame Self-Supervised Depth Estimation with Multi-Scale Feature Fusion in Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: 動的シーンにおけるマルチスケール特徴融合による複数フレーム自己監督深度推定
• Authors: Jiquan Zhong, Xiaolin Huang, Xiao Yu
• Abstract要約: マルチフレーム手法は単一フレームアプローチによる単眼深度推定を改善する。 最近の手法では、特徴マッチングと動的シーンのための複雑なアーキテクチャを提案する傾向がある。 単純な学習フレームワークと設計された機能拡張が、優れたパフォーマンスをもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.712707161201802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-frame methods improve monocular depth estimation over single-frame approaches by aggregating spatial-temporal information via feature matching. However, the spatial-temporal feature leads to accuracy degradation in dynamic scenes. To enhance the performance, recent methods tend to propose complex architectures for feature matching and dynamic scenes. In this paper, we show that a simple learning framework, together with designed feature augmentation, leads to superior performance. (1) A novel dynamic objects detecting method with geometry explainability is proposed. The detected dynamic objects are excluded during training, which guarantees the static environment assumption and relieves the accuracy degradation problem of the multi-frame depth estimation. (2) Multi-scale feature fusion is proposed for feature matching in the multi-frame depth network, which improves feature matching, especially between frames with large camera motion. (3) The robust knowledge distillation with a robust teacher network and reliability guarantee is proposed, which improves the multi-frame depth estimation without computation complexity increase during the test. The experiments show that our proposed methods achieve great performance improvement on the multi-frame depth estimation.
• Abstract（参考訳）: 特徴マッチングにより時空間情報を集約することにより,単一フレームアプローチによる単眼深度推定を改善する。 しかし、時空間の特徴は動的シーンの精度を低下させる。 性能を向上させるため、最近の手法では特徴マッチングと動的シーンのための複雑なアーキテクチャを提案する傾向がある。 本稿では,シンプルな学習フレームワークと機能拡張設計を組み合わせることで,優れた性能が得られることを示す。 1) 幾何学的説明性を持つ新しい動的物体検出法を提案する。 検出された動的オブジェクトはトレーニング中に除外され、静的環境の仮定を保証し、マルチフレーム深度推定の精度劣化問題を緩和する。 2)マルチフレーム深度ネットワークにおける特徴マッチングのために,多スケール特徴融合が提案されている。 3) 頑健な教師ネットワークと信頼性保証を備えた頑健な知識蒸留が提案され, テスト中に計算複雑性を増大させることなく多フレーム深度推定を改善する。 提案手法は,マルチフレーム深度推定において優れた性能向上を実現することを示す。

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