論文の概要: Camera Height Doesn't Change: Unsupervised Monocular Scale-Aware Road-Scene Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04530v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 18:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 13:32:12.633521
• Title: Camera Height Doesn't Change: Unsupervised Monocular Scale-Aware Road-Scene Depth Estimation
• Title（参考訳）: カメラの高さは変わらない:教師なし単眼スケール対応の道路深み推定
• Authors: Genki Kinoshita and Ko Nishino
• Abstract要約: 本稿では,StableCamHと呼ばれる新しいスケール対応単眼深度推定手法を提案する。 単眼深度推定をカメラ高さ最適化として定式化することにより、堅牢で正確な教師なしエンドツーエンドトレーニングを実現する。 KITTIとCityscapesの実験は、StableCamHの有効性、関連する方法と比較して最先端の精度、一般化可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.691593216516868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular depth estimators either require explicit scale supervision through auxiliary sensors or suffer from scale ambiguity, which renders them difficult to deploy in downstream applications. A possible source of scale is the sizes of objects found in the scene, but inaccurate localization makes them difficult to exploit. In this paper, we introduce a novel scale-aware monocular depth estimation method called StableCamH that does not require any auxiliary sensor or supervision. The key idea is to exploit prior knowledge of object heights in the scene but aggregate the height cues into a single invariant measure common to all frames in a road video sequence, namely the camera height. By formulating monocular depth estimation as camera height optimization, we achieve robust and accurate unsupervised end-to-end training. To realize StableCamH, we devise a novel learning-based size prior that can directly convert car appearance into its dimensions. Extensive experiments on KITTI and Cityscapes show the effectiveness of StableCamH, its state-of-the-art accuracy compared with related methods, and its generalizability. The training framework of StableCamH can be used for any monocular depth estimation method and will hopefully become a fundamental building block for further work.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定器は補助センサーによる明示的なスケール監視を必要とするか、あるいはスケールの曖昧さに苦しむため、下流のアプリケーションではデプロイが困難になる。 スケールの可能な源は、シーンで見つかったオブジェクトのサイズであるが、不正確なローカライズによって悪用が困難になる。 本稿では,補助センサや監視を必要とせず,stablecamhと呼ばれる新しいスケールアウェア単眼深度推定法を提案する。 キーとなるアイデアは、シーン内のオブジェクトの高さに関する事前の知識を活用することであるが、高さの手がかりをロードビデオシーケンスのすべてのフレームに共通する単一の不変測度、すなわちカメラの高さに集約する。 カメラ高さ最適化として単眼深度推定を定式化することにより,堅牢かつ高精度なエンドツーエンドトレーニングを実現する。 StableCamHを実現するために,自動車の外観を直接寸法に変換する新しい学習ベースサイズを考案した。 KITTIとCityscapesの大規模な実験は、StableCamHの有効性、関連する方法と比較して最先端の精度、一般化可能性を示している。 stablecamhのトレーニングフレームワークは、任意の単眼深度推定に使用することができ、さらなる作業のための基本的なビルディングブロックになることを願っている。

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