論文の概要: Self-Supervised Learning based Depth Estimation from Monocular Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06966v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 07:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 14:23:04.534050
• Title: Self-Supervised Learning based Depth Estimation from Monocular Images
• Title（参考訳）: 単眼画像からの自己監督学習による深度推定
• Authors: Mayank Poddar, Akash Mishra, Mohit Kewlani and Haoyang Pei
• Abstract要約: 単色深度推定の目標は、入力として2次元単色RGB画像が与えられた深度マップを予測することである。 我々は、トレーニング中に固有のカメラパラメータを実行し、我々のモデルをさらに一般化するために天気増悪を適用することを計画している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Depth Estimation has wide reaching applications in the field of Computer vision such as target tracking, augmented reality, and self-driving cars. The goal of Monocular Depth Estimation is to predict the depth map, given a 2D monocular RGB image as input. The traditional depth estimation methods are based on depth cues and used concepts like epipolar geometry. With the evolution of Convolutional Neural Networks, depth estimation has undergone tremendous strides. In this project, our aim is to explore possible extensions to existing SoTA Deep Learning based Depth Estimation Models and to see whether performance metrics could be further improved. In a broader sense, we are looking at the possibility of implementing Pose Estimation, Efficient Sub-Pixel Convolution Interpolation, Semantic Segmentation Estimation techniques to further enhance our proposed architecture and to provide fine-grained and more globally coherent depth map predictions. We also plan to do away with camera intrinsic parameters during training and apply weather augmentations to further generalize our model.
• Abstract（参考訳）: 深度推定は、目標追跡、拡張現実、自動運転車といったコンピュータビジョンの分野で広く応用されている。 単眼深度推定の目標は、2次元単眼rgb画像を入力として、深度マップを予測することである。 従来の深さ推定法は深さの手がかりに基づいており、エピポーラ幾何のような概念を用いている。 畳み込みニューラルネットワークの進化により、深度推定は飛躍的な進歩を遂げた。 本研究の目的は,既存のSoTAディープラーニングに基づく深度推定モデルの拡張の可能性を探究し,パフォーマンス指標をさらに改善できるかどうかを検討することである。 より広義には、提案アーキテクチャをさらに強化し、細粒度でよりグローバルな深度マップ予測を提供するため、ポース推定、効率的なサブピクセル畳み込み補間、セマンティックセグメンテーション推定技術を実装する可能性を検討している。 また、トレーニング中にカメラ固有のパラメータを廃止し、天気予報を適用してモデルをさらに一般化する計画である。

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