論文の概要: Robust Monocular Depth Estimation under Challenging Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09711v1
- Date: Fri, 18 Aug 2023 17:59:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 12:08:19.857457
- Title: Robust Monocular Depth Estimation under Challenging Conditions
- Title(参考訳): 挑戦条件下におけるロバスト単眼深度推定
- Authors: Stefano Gasperini, Nils Morbitzer, HyunJun Jung, Nassir Navab,
Federico Tombari
- Abstract要約: 最先端のモノクル深度推定手法は、難解な照明や気象条件下では信頼性が低い。
我々はmd4allでこれらの安全クリティカルな問題に取り組む: 単純で効果的なソリューションで、悪条件と理想条件の両方で確実に機能する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 81.57697198031975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While state-of-the-art monocular depth estimation approaches achieve
impressive results in ideal settings, they are highly unreliable under
challenging illumination and weather conditions, such as at nighttime or in the
presence of rain. In this paper, we uncover these safety-critical issues and
tackle them with md4all: a simple and effective solution that works reliably
under both adverse and ideal conditions, as well as for different types of
learning supervision. We achieve this by exploiting the efficacy of existing
methods under perfect settings. Therefore, we provide valid training signals
independently of what is in the input. First, we generate a set of complex
samples corresponding to the normal training ones. Then, we train the model by
guiding its self- or full-supervision by feeding the generated samples and
computing the standard losses on the corresponding original images. Doing so
enables a single model to recover information across diverse conditions without
modifications at inference time. Extensive experiments on two challenging
public datasets, namely nuScenes and Oxford RobotCar, demonstrate the
effectiveness of our techniques, outperforming prior works by a large margin in
both standard and challenging conditions. Source code and data are available
at: https://md4all.github.io.
- Abstract(参考訳): 最先端の単眼深度推定手法は理想的な設定で印象的な結果を得るが、夜間や降雨の有無などの困難な照明や気象条件下では信頼性が低い。
本稿では、これらの安全クリティカルな問題を明らかにし、md4allで対処する: 単純で効果的なソリューションで、悪条件と理想条件の両方で確実に機能し、異なるタイプの学習監督のために機能する。
我々は,既存の手法の有効性を完璧に活用することでこれを実現する。
したがって、入力に含まれるものとは無関係に、有効なトレーニング信号を提供する。
まず、通常のトレーニングに対応する複雑なサンプルセットを生成します。
そして、生成されたサンプルを供給し、対応する原画像の標準損失を計算することで、自己もしくは全スーパービジョンを導くことによってモデルを訓練する。
これにより、単一のモデルが推論時に修正することなく、さまざまな条件で情報を復元することができる。
nuscenesとoxford robotcarという2つの挑戦的な公開データセットに関する広範な実験は、我々のテクニックの有効性を実証し、標準的および挑戦的な条件において、先行研究よりも大きなマージンを誇っている。
ソースコードとデータは、https://md4all.github.ioで入手できる。
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