論文の概要: NDDepth: Normal-Distance Assisted Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10592v2
• Date: Sun, 24 Sep 2023 14:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 22:44:07.189523
• Title: NDDepth: Normal-Distance Assisted Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: NDDepth: 通常距離支援単眼深度推定
• Authors: Shuwei Shao, Zhongcai Pei, Weihai Chen, Xingming Wu and Zhengguo Li
• Abstract要約: 単眼深度推定のための新しい物理(幾何学)駆動深度学習フレームワークを提案する。 そこで我々は,各位置における深度を導出するために,画素レベル表面の正規化と平面-オリジン距離を出力する新しい正規距離ヘッドを提案する。 我々は,深度不確実性に応じて相補的に深度を洗練する効果的なコントラッシブ・イテレーティブ・リファインメント・モジュールを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.37113584192617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular depth estimation has drawn widespread attention from the vision community due to its broad applications. In this paper, we propose a novel physics (geometry)-driven deep learning framework for monocular depth estimation by assuming that 3D scenes are constituted by piece-wise planes. Particularly, we introduce a new normal-distance head that outputs pixel-level surface normal and plane-to-origin distance for deriving depth at each position. Meanwhile, the normal and distance are regularized by a developed plane-aware consistency constraint. We further integrate an additional depth head to improve the robustness of the proposed framework. To fully exploit the strengths of these two heads, we develop an effective contrastive iterative refinement module that refines depth in a complementary manner according to the depth uncertainty. Extensive experiments indicate that the proposed method exceeds previous state-of-the-art competitors on the NYU-Depth-v2, KITTI and SUN RGB-D datasets. Notably, it ranks 1st among all submissions on the KITTI depth prediction online benchmark at the submission time.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度の推定は、その幅広い応用により、視覚コミュニティから広く注目を集めている。 本稿では,3次元シーンが分割平面で構成されていると仮定して,単眼深度推定のための新しい物理(ジオメトリ)駆動深層学習フレームワークを提案する。 特に,各位置における深度を導出するための画素レベル表面の正規化と平面-オリジン距離を出力する新しい正規距離ヘッドを導入する。 一方、標準と距離は、発達した平面認識整合性制約によって正規化される。 さらに,提案フレームワークのロバスト性を改善するために,さらに奥行きヘッドを統合する。 この2つの頭部の強みを十分に活用するために, 深さの不確かさに応じて奥行きを相補的に洗練する効果的な対比的反復改良モジュールを開発した。 大規模な実験により,提案手法は,NYU-Depth-v2,KITTI,SUN RGB-Dデータセット上での最先端の競合より優れていることが示された。 とくに、KITTIの深度予測オンラインベンチマークでは、提出時点で1位にランクインしている。

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