論文の概要: Single-Stage 3D Geometry-Preserving Depth Estimation Model Training on Dataset Mixtures with Uncalibrated Stereo Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02878v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 13:49:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 14:54:33.872133
• Title: Single-Stage 3D Geometry-Preserving Depth Estimation Model Training on Dataset Mixtures with Uncalibrated Stereo Data
• Title（参考訳）: ステレオデータとデータセット混合による単段3次元形状保存深度推定モデル学習
• Authors: Nikolay Patakin, Mikhail Romanov, Anna Vorontsova, Mikhail Artemyev, Anton Konushin
• Abstract要約: GP$2$, 汎用および幾何保存型トレーニングスキームを単視点深度推定のために提案する。 GP$2$のトレーニングモデルでは,PCMに依存した手法よりも精度と速度が優れていることを示す。 また、SVDEモデルでは、幾何的完全データがトレーニングセットのマイナーな部分を含む場合でも、幾何学的に正しい深さを予測することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.199844472131922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nowadays, robotics, AR, and 3D modeling applications attract considerable attention to single-view depth estimation (SVDE) as it allows estimating scene geometry from a single RGB image. Recent works have demonstrated that the accuracy of an SVDE method hugely depends on the diversity and volume of the training data. However, RGB-D datasets obtained via depth capturing or 3D reconstruction are typically small, synthetic datasets are not photorealistic enough, and all these datasets lack diversity. The large-scale and diverse data can be sourced from stereo images or stereo videos from the web. Typically being uncalibrated, stereo data provides disparities up to unknown shift (geometrically incomplete data), so stereo-trained SVDE methods cannot recover 3D geometry. It was recently shown that the distorted point clouds obtained with a stereo-trained SVDE method can be corrected with additional point cloud modules (PCM) separately trained on the geometrically complete data. On the contrary, we propose GP$^{2}$, General-Purpose and Geometry-Preserving training scheme, and show that conventional SVDE models can learn correct shifts themselves without any post-processing, benefiting from using stereo data even in the geometry-preserving setting. Through experiments on different dataset mixtures, we prove that GP$^{2}$-trained models outperform methods relying on PCM in both accuracy and speed, and report the state-of-the-art results in the general-purpose geometry-preserving SVDE. Moreover, we show that SVDE models can learn to predict geometrically correct depth even when geometrically complete data comprises the minor part of the training set.
• Abstract（参考訳）: 現在、ロボット工学、AR、および3Dモデリングアプリケーションは、単一のRGB画像からシーン形状を推定できるため、単視点深度推定(SVDE)に大きな注目を集めている。 近年の研究では,SVDE法の精度がトレーニングデータの多様性と容積に大きく依存していることが示されている。 しかし、深度キャプチャや3D再構成によって得られたRGB-Dデータセットは通常小さく、合成データセットはフォトリアリスティックではない。 大規模で多様なデータは、web上のステレオ画像やステレオビデオから得られる。 典型的には、ステレオデータは未知のシフト(幾何学的に不完全なデータ)まで格差を与えるため、ステレオトレーニングされたSVDE法は3次元形状を復元できない。 近年,立体訓練されたSVDE法により得られた歪み点雲を,幾何学的に完全なデータに基づいて個別に学習した追加点雲モジュール(PCM)で補正できることが示されている。 そこで,本研究ではgp$^{2}$,汎用および幾何学保存トレーニングスキームを提案し,従来のsvdeモデルでは,幾何学保存環境においてもステレオデータを利用することで,後処理なしで正しいシフトを学習できることを示す。 実験により, GP$^{2}$-trained model はPCMに依存した手法よりも精度と速度で優れており, 汎用的幾何保存 SVDE に最先端の結果を報告する。 さらに,SVDEモデルでは,幾何的完全データがトレーニングセットのごく一部を構成する場合でも,幾何学的に正確な深度を予測できることを示す。

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