論文の概要: Learning Monocular Depth in Dynamic Environment via Context-aware Temporal Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07397v1
• Date: Fri, 12 May 2023 11:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 13:08:32.646683
• Title: Learning Monocular Depth in Dynamic Environment via Context-aware Temporal Attention
• Title（参考訳）: 文脈認識型時間注意による動的環境における単眼深度学習
• Authors: Zizhang Wu, Zhuozheng Li, Zhi-Gang Fan, Yunzhe Wu, Yuanzhu Gan, Jian Pu, Xianzhi Li
• Abstract要約: マルチフレーム単眼深度推定のためのコンテキスト対応テンポラルアテンション誘導ネットワークであるCTA-Depthを提案する。 提案手法は,3つのベンチマークデータセットに対する最先端アプローチよりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.837958401514141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The monocular depth estimation task has recently revealed encouraging prospects, especially for the autonomous driving task. To tackle the ill-posed problem of 3D geometric reasoning from 2D monocular images, multi-frame monocular methods are developed to leverage the perspective correlation information from sequential temporal frames. However, moving objects such as cars and trains usually violate the static scene assumption, leading to feature inconsistency deviation and misaligned cost values, which would mislead the optimization algorithm. In this work, we present CTA-Depth, a Context-aware Temporal Attention guided network for multi-frame monocular Depth estimation. Specifically, we first apply a multi-level attention enhancement module to integrate multi-level image features to obtain an initial depth and pose estimation. Then the proposed CTA-Refiner is adopted to alternatively optimize the depth and pose. During the refinement process, context-aware temporal attention (CTA) is developed to capture the global temporal-context correlations to maintain the feature consistency and estimation integrity of moving objects. In particular, we propose a long-range geometry embedding (LGE) module to produce a long-range temporal geometry prior. Our approach achieves significant improvements over state-of-the-art approaches on three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定タスクは近年,特に自律運転タスクにおいて,有望な見通しを明らかにしている。 2次元単眼画像から3次元幾何学的推論の誤った問題に取り組むために,時系列フレームからの遠近相関情報を活用するために多次元単眼法を開発した。 しかし、車や電車などの移動物体は、通常静的なシーンの仮定に反し、特徴的不整合と不整合のコスト値につながり、最適化アルゴリズムを誤解させる。 本稿では,マルチフレーム単眼深度推定のための文脈認識型時空間注意誘導ネットワークであるcta-depthを提案する。 具体的には,まずマルチレベルアテンションエンハンスメントモジュールを適用し,マルチレベル画像機能を統合し,初期深度とポーズ推定を行う。 次に,提案したCTA-Refinerを用いて奥行きとポーズを最適化する。 改良過程では, 時間的時間的注意(CTA)が発達し, 時間的相関関係を捉え, 移動物体の特徴の整合性と推定の整合性を維持する。 特に,長範囲の時間的幾何を生成するために,LGEモジュールを提案する。 提案手法は,3つのベンチマークデータセットに対する最先端アプローチよりも大幅に改善されている。

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