論文の概要: Deep Neighbor Layer Aggregation for Lightweight Self-Supervised Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09272v2
• Date: Sun, 7 Jan 2024 13:15:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 23:01:19.973408
• Title: Deep Neighbor Layer Aggregation for Lightweight Self-Supervised Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 軽量自己監督単眼深度推定のための深部近傍層凝集
• Authors: Wang Boya, Wang Shuo, Ye Dong, Dou Ziwen
• Abstract要約: 文脈的特徴融合を用いた完全畳み込み深度推定ネットワークを提案する。 UNet++やHRNetと比較して、我々は、小さなターゲットや高速移動オブジェクトに関する情報を予約するために、高解像度で低解像度の機能を使用します。 本手法は精度を犠牲にすることなくパラメータを削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6775954077761863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the frequent use of self-supervised monocular depth estimation in robotics and autonomous driving, the model's efficiency is becoming increasingly important. Most current approaches apply much larger and more complex networks to improve the precision of depth estimation. Some researchers incorporated Transformer into self-supervised monocular depth estimation to achieve better performance. However, this method leads to high parameters and high computation. We present a fully convolutional depth estimation network using contextual feature fusion. Compared to UNet++ and HRNet, we use high-resolution and low-resolution features to reserve information on small targets and fast-moving objects instead of long-range fusion. We further promote depth estimation results employing lightweight channel attention based on convolution in the decoder stage. Our method reduces the parameters without sacrificing accuracy. Experiments on the KITTI benchmark show that our method can get better results than many large models, such as Monodepth2, with only 30 parameters. The source code is available at https://github.com/boyagesmile/DNA-Depth.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学や自律運転における自己監督単眼深度推定の頻繁な利用により、モデルの効率性はますます重要になっている。 現在のアプローチのほとんどは、より大きく複雑なネットワークを適用して、深さ推定の精度を向上させる。 一部の研究者は、Transformerを自己教師付き単眼深度推定に組み込んで、より良い性能を実現した。 しかし、この手法は高いパラメータと高い計算につながる。 文脈的特徴融合を用いた完全畳み込み深度推定ネットワークを提案する。 unet++やhrnetと比較して、私たちは長距離融合ではなく、小さなターゲットや高速に動くオブジェクトの情報を保存するために、高解像度で低解像度の機能を使用します。 さらに,デコーダ段の畳み込みに基づく軽量チャネルアテンションを用いた深さ推定結果をさらに促進する。 本手法は精度を犠牲にすることなくパラメータを削減する。 KITTIベンチマーク実験により,本手法は,約30パラメータのMonodepth2のような大規模モデルよりも優れた結果が得られることが示された。 ソースコードはhttps://github.com/boyagesmile/DNA-Depth.comで入手できる。

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