論文の概要: From-Ground-To-Objects: Coarse-to-Fine Self-supervised Monocular Depth Estimation of Dynamic Objects with Ground Contact Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10118v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 11:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 18:39:30.378485
• Title: From-Ground-To-Objects: Coarse-to-Fine Self-supervised Monocular Depth Estimation of Dynamic Objects with Ground Contact Prior
• Title（参考訳）: グラウンド・トゥ・オブジェクト:接地前の動的物体の粗面から有限面への自己監督単眼深度推定
• Authors: Jaeho Moon, Juan Luis Gonzalez Bello, Byeongjun Kwon, Munchurl Kim
• Abstract要約: 移動物体の深度推定のための粗大な訓練戦略を提案する。 粗いトレーニング段階では、再投射損失計算から動的クラスのオブジェクトを除外する。 微妙な訓練段階において、再投射損失からオブジェクトの詳細な深さを学習するために、DECネットワークを洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.178810518086493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised monocular depth estimation (DE) is an approach to learning depth without costly depth ground truths. However, it often struggles with moving objects that violate the static scene assumption during training. To address this issue, we introduce a coarse-to-fine training strategy leveraging the ground contacting prior based on the observation that most moving objects in outdoor scenes contact the ground. In the coarse training stage, we exclude the objects in dynamic classes from the reprojection loss calculation to avoid inaccurate depth learning. To provide precise supervision on the depth of the objects, we present a novel Ground-contacting-prior Disparity Smoothness Loss (GDS-Loss) that encourages a DE network to align the depth of the objects with their ground-contacting points. Subsequently, in the fine training stage, we refine the DE network to learn the detailed depth of the objects from the reprojection loss, while ensuring accurate DE on the moving object regions by employing our regularization loss with a cost-volume-based weighting factor. Our overall coarse-to-fine training strategy can easily be integrated with existing DE methods without any modifications, significantly enhancing DE performance on challenging Cityscapes and KITTI datasets, especially in the moving object regions.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き単眼深度推定(de: self-supervised monocular depth estimation)は、コストのかかる基礎的真理を伴わない深さ学習へのアプローチである。 しかし、トレーニング中に静的なシーン仮定に反するオブジェクトの移動にしばしば苦労する。 この問題に対処するために,屋外シーンの移動物体の大半が地上に接触するという観測に基づいて,事前接地を利用した粗大な訓練戦略を導入する。 粗い訓練段階において、不正確な深度学習を避けるために、再投射損失計算から動的クラスの物体を除外する。 対象物の深度を精密に監視するために,DEMネットワークが対象物の深度を接地接触点と整合させることを奨励する,GDS-Loss(Gund-Contacting Preparity Smoothness Loss)を提案する。 次に, 精密な訓練段階において, deネットワークを洗練し, 再投影損失から物体の詳細な深さを学習し, 原価計算量に基づく重み付け係数を用いて, 移動対象領域の正確なdeを確保する。 我々の全体的な粗大なトレーニング戦略は、変更することなく既存のDEMメソッドと容易に統合することができ、特に移動対象領域において、挑戦的なCityscapesやKITTIデータセット上でのDDEパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

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