論文の概要: Deeper into Self-Supervised Monocular Indoor Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01283v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 04:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 18:05:13.989943
• Title: Deeper into Self-Supervised Monocular Indoor Depth Estimation
• Title（参考訳）: 自己教師付き単眼室内深度推定
• Authors: Chao Fan, Zhenyu Yin, Yue Li, Feiqing Zhang
• Abstract要約: 単分子配列から室内深度を自己教師付きで学習することは、研究者にとって非常に難しい。 本研究では,IndoorDepthという手法を2つのイノベーションから構成する。 NYUv2ベンチマークの実験では、私たちのIndoorDepthは従来の最先端の手法よりも大きなマージンで優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.30562653023176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular depth estimation using Convolutional Neural Networks (CNNs) has shown impressive performance in outdoor driving scenes. However, self-supervised learning of indoor depth from monocular sequences is quite challenging for researchers because of the following two main reasons. One is the large areas of low-texture regions and the other is the complex ego-motion on indoor training datasets. In this work, our proposed method, named IndoorDepth, consists of two innovations. In particular, we first propose a novel photometric loss with improved structural similarity (SSIM) function to tackle the challenge from low-texture regions. Moreover, in order to further mitigate the issue of inaccurate ego-motion prediction, multiple photometric losses at different stages are used to train a deeper pose network with two residual pose blocks. Subsequent ablation study can validate the effectiveness of each new idea. Experiments on the NYUv2 benchmark demonstrate that our IndoorDepth outperforms the previous state-of-the-art methods by a large margin. In addition, we also validate the generalization ability of our method on ScanNet dataset. Code is availabe at https://github.com/fcntes/IndoorDepth.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた単眼深度推定は,屋外運転シーンにおいて顕著な性能を示した。 しかし,2つの主な理由から,単眼列から室内奥行きの自己教師あり学習は研究者にとって極めて困難である。 1つは低テクスチャ領域の大きな領域であり、もう1つは屋内トレーニングデータセットの複雑なエゴモーションである。 本研究において,提案手法は2つのイノベーションから成り立っている。 特に,低テクスチャ領域の課題に対処するために,構造類似性(SSIM)を改良した新しい光度損失を提案する。 さらに、不正確なエゴモーション予測の問題を緩和するために、2つの残留ポーズブロックを持つより深いポーズネットワークをトレーニングするために、異なる段階における複数の光メトリック損失を使用する。 その後のアブレーション研究は、それぞれの新しいアイデアの有効性を検証することができる。 NYUv2ベンチマークの実験では、私たちのIndoorDepthは従来の最先端の手法よりも大きなマージンで優れています。 また,ScanNetデータセット上での手法の一般化能力についても検証した。 コードはhttps://github.com/fcntes/IndoorDepth.comで利用可能である。

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