論文の概要: The Surprising Effectiveness of Diffusion Models for Optical Flow and Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01923v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 21:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 21:21:59.703849
• Title: The Surprising Effectiveness of Diffusion Models for Optical Flow and Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる光学的流れと単眼深度推定の驚くべき効果
• Authors: Saurabh Saxena, Charles Herrmann, Junhwa Hur, Abhishek Kar, Mohammad Norouzi, Deqing Sun, David J. Fleet
• Abstract要約: 拡散確率モデルは、その印象的な忠実さと多様性で画像生成を変換した。 また,タスク固有のアーキテクチャや損失関数を使わずに,光学的フローと単眼深度の推定に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.47055547635759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion probabilistic models have transformed image generation with their impressive fidelity and diversity. We show that they also excel in estimating optical flow and monocular depth, surprisingly, without task-specific architectures and loss functions that are predominant for these tasks. Compared to the point estimates of conventional regression-based methods, diffusion models also enable Monte Carlo inference, e.g., capturing uncertainty and ambiguity in flow and depth. With self-supervised pre-training, the combined use of synthetic and real data for supervised training, and technical innovations (infilling and step-unrolled denoising diffusion training) to handle noisy-incomplete training data, and a simple form of coarse-to-fine refinement, one can train state-of-the-art diffusion models for depth and optical flow estimation. Extensive experiments focus on quantitative performance against benchmarks, ablations, and the model's ability to capture uncertainty and multimodality, and impute missing values. Our model, DDVM (Denoising Diffusion Vision Model), obtains a state-of-the-art relative depth error of 0.074 on the indoor NYU benchmark and an Fl-all outlier rate of 3.26\% on the KITTI optical flow benchmark, about 25\% better than the best published method. For an overview see https://diffusion-vision.github.io.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデルは、その印象的な忠実さと多様性で画像生成を変換した。 また,これらのタスクに支配的なタスク固有のアーキテクチャや損失関数がなければ,光学的フローと単眼深度の推定にも優れることを示す。 従来の回帰に基づく手法の点推定と比較すると、拡散モデルは、流れと深さの不確かさと曖昧さを捉えるなど、モンテカルロ推論を可能にする。 自己教師付き事前訓練、教師付きトレーニングのための合成データと実データの統合、ノイズのない不完全なトレーニングデータを扱う技術革新(補足と段階的に学習する拡散訓練)、および粗い微細化の簡単な形態により、深度と光フロー推定のための最先端拡散モデルを訓練することができる。 広範な実験では、ベンチマーク、アブレーション、モデルの不確実性とマルチモダリティを捉える能力、欠落した値に対する定量的なパフォーマンスに焦点を当てている。 我々のモデルDDVM(Denoising Diffusion Vision Model)は、室内NYUベンチマークで0.074の最先端相対深度誤差と、KITTIの光学フローベンチマークで3.26倍のFl-allアウトリー率を得る。 概要はhttps://diffusion-vision.github.ioを参照。

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