論文の概要: The RoboDepth Challenge: Methods and Advancements Towards Robust Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15061v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 13:22:33.928830
• Title: The RoboDepth Challenge: Methods and Advancements Towards Robust Depth Estimation
• Title（参考訳）: RoboDepth Challenge:ロバスト深さ推定に向けた手法と進歩
• Authors: Lingdong Kong and Yaru Niu and Shaoyuan Xie and Hanjiang Hu and Lai Xing Ng and Benoit R. Cottereau and Ding Zhao and Liangjun Zhang and Hesheng Wang and Wei Tsang Ooi and Ruijie Zhu and Ziyang Song and Li Liu and Tianzhu Zhang and Jun Yu and Mohan Jing and Pengwei Li and Xiaohua Qi and Cheng Jin and Yingfeng Chen and Jie Hou and Jie Zhang and Zhen Kan and Qiang Ling and Liang Peng and Minglei Li and Di Xu and Changpeng Yang and Yuanqi Yao and Gang Wu and Jian Kuai and Xianming Liu and Junjun Jiang and Jiamian Huang and Baojun Li and Jiale Chen and Shuang Zhang and Sun Ao and Zhenyu Li and Runze Chen and Haiyong Luo and Fang Zhao and Jingze Yu
• Abstract要約: 我々は,RoboDepth Challengeの優勝ソリューションを要約する。 この課題は、堅牢なOoD深度推定を容易にし、前進させるように設計された。 この課題が、堅牢で信頼性の高い深度推定に関する将来の研究の基盤となることを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.60650535480613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate depth estimation under out-of-distribution (OoD) scenarios, such as adverse weather conditions, sensor failure, and noise contamination, is desirable for safety-critical applications. Existing depth estimation systems, however, suffer inevitably from real-world corruptions and perturbations and are struggled to provide reliable depth predictions under such cases. In this paper, we summarize the winning solutions from the RoboDepth Challenge -- an academic competition designed to facilitate and advance robust OoD depth estimation. This challenge was developed based on the newly established KITTI-C and NYUDepth2-C benchmarks. We hosted two stand-alone tracks, with an emphasis on robust self-supervised and robust fully-supervised depth estimation, respectively. Out of more than two hundred participants, nine unique and top-performing solutions have appeared, with novel designs ranging from the following aspects: spatial- and frequency-domain augmentations, masked image modeling, image restoration and super-resolution, adversarial training, diffusion-based noise suppression, vision-language pre-training, learned model ensembling, and hierarchical feature enhancement. Extensive experimental analyses along with insightful observations are drawn to better understand the rationale behind each design. We hope this challenge could lay a solid foundation for future research on robust and reliable depth estimation and beyond. The datasets, competition toolkit, workshop recordings, and source code from the winning teams are publicly available on the challenge website.
• Abstract（参考訳）: 危険気象条件,センサ故障,騒音汚染などのod(out-of-distribution)シナリオ下での正確な深さ推定は,安全クリティカルな用途に望ましい。 しかし、既存の深度推定システムは、必然的に現実世界の腐敗や摂動に悩まされ、そのような場合の信頼性の高い深度予測に苦慮している。 本稿では,頑健なOoD深度推定を容易にすることを目的とした学術コンペであるRoboDepth Challengeの優勝ソリューションを要約する。 この問題は、新たに確立されたKITTI-CとNYUDepth2-Cベンチマークに基づいて開発された。 2つのスタンドアローンのトラックをホストし,それぞれロバストな自己教師付きおよびロバストな完全教師付き深さ推定を重視した。 200人を超える参加者のうち、9つの独特で最高のソリューションが登場し、空間領域と周波数領域の強化、マスク付き画像モデリング、画像復元と超高解像度化、対向訓練、拡散に基づくノイズ抑圧、視覚言語による事前学習、学習モデルエンハンスブル、階層的特徴強化など、新しい設計がなされている。 各設計の背後にある理論的根拠をよりよく理解するために、広範囲な実験分析と洞察的な観察が示される。 この課題が,堅牢で信頼性の高い深さ推定に関する今後の研究の基盤となることを願っています。 データセット、競争ツールキット、ワークショップ記録、優勝チームのソースコードは、チャレンジウェブサイトで公開されている。

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