論文の概要: RT-MonoDepth: Real-time Monocular Depth Estimation on Embedded Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10569v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 08:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 14:18:43.228444
• Title: RT-MonoDepth: Real-time Monocular Depth Estimation on Embedded Systems
• Title（参考訳）: RT-MonoDepth:組み込みシステムにおけるリアルタイム単眼深度推定
• Authors: Cheng Feng, Zhen Chen, Congxuan Zhang, Weiming Hu, Bing Li, Feng Lu
• Abstract要約: 最先端のモノクロCNNに基づく深度推定手法は,組込みプラットフォーム上でのリアルタイム推論には遅すぎる。 計算複雑性とレイテンシを低減するために, RT-MonoDepth と RT-MonoDepth-S という, 効率的で軽量なエンコーダデコーダネットワークアーキテクチャを提案する。 我々のネットワークであるRT-MonoDepthとRT-MonoDepth-Sは、NVIDIA Jetson Nano上の18.4&30.5 FPS、NVIDIA Jetson AGX Orin上の253.0&364.1 FPSを単一のRGBイメージで実行しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.02652244065227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth sensing is a crucial function of unmanned aerial vehicles and autonomous vehicles. Due to the small size and simple structure of monocular cameras, there has been a growing interest in depth estimation from a single RGB image. However, state-of-the-art monocular CNN-based depth estimation methods using fairly complex deep neural networks are too slow for real-time inference on embedded platforms. This paper addresses the problem of real-time depth estimation on embedded systems. We propose two efficient and lightweight encoder-decoder network architectures, RT-MonoDepth and RT-MonoDepth-S, to reduce computational complexity and latency. Our methodologies demonstrate that it is possible to achieve similar accuracy as prior state-of-the-art works on depth estimation at a faster inference speed. Our proposed networks, RT-MonoDepth and RT-MonoDepth-S, runs at 18.4\&30.5 FPS on NVIDIA Jetson Nano and 253.0\&364.1 FPS on NVIDIA Jetson AGX Orin on a single RGB image of resolution 640$\times$192, and achieve relative state-of-the-art accuracy on the KITTI dataset. To the best of the authors' knowledge, this paper achieves the best accuracy and fastest inference speed compared with existing fast monocular depth estimation methods.
• Abstract（参考訳）: 深度検知は無人航空機と自律車両にとって重要な機能である。 単眼カメラのサイズが小さく、構造が単純であるため、単一のrgb画像からの深度推定への関心が高まっている。 しかし、かなり複雑なディープニューラルネットワークを用いた最先端のモノクラーCNNに基づく深さ推定手法は、組み込みプラットフォームでのリアルタイム推論には遅すぎる。 本稿では,組込みシステムにおけるリアルタイム深度推定の問題に対処する。 計算複雑性とレイテンシを低減するために, RT-MonoDepthとRT-MonoDepth-Sという, 効率的で軽量なエンコーダデコーダネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法は,先行技術がより高速な推定速度で深度推定を行うのと類似した精度を達成できることを実証する。 提案するネットワークであるRT-MonoDepthとRT-MonoDepth-Sは、NVIDIA Jetson Nano上で18.4\&30.5 FPS、NVIDIA Jetson AGX Orin上で253.0\&364.1 FPS、解像度640$\times$192の単一のRGBイメージで動作し、KITTIデータセット上で比較的最先端の精度を実現する。 著者の知識を最大限に活用するため,本論文は,既存の高速単眼深度推定法と比較して,最良かつ高速な推定速度を実現する。

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