論文の概要: Manydepth2: Motion-Aware Self-Supervised Multi-Frame Monocular Depth Estimation in Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15268v5
• Date: Sun, 29 Sep 2024 01:16:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:55.517320
• Title: Manydepth2: Motion-Aware Self-Supervised Multi-Frame Monocular Depth Estimation in Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: Manydepth2: 動的シーンにおける動きを意識したマルチフレーム単眼深度推定
• Authors: Kaichen Zhou, Jia-Wang Bian, Qian Xie, Jian-Qing Zheng, Niki Trigoni, Andrew Markham,
• Abstract要約: 動的オブジェクトと静的背景の両方に対して正確な深度推定を実現するため,Marydepth2を提案する。 Manydepth2は、KITTI-2015データセット上での自己教師付き単分子深度推定において、ルート平均二乗誤差を約5%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.092076587934464
• License:
• Abstract: Despite advancements in self-supervised monocular depth estimation, challenges persist in dynamic scenarios due to the dependence on assumptions about a static world. In this paper, we present Manydepth2, to achieve precise depth estimation for both dynamic objects and static backgrounds, all while maintaining computational efficiency. To tackle the challenges posed by dynamic content, we incorporate optical flow and coarse monocular depth to create a pseudo-static reference frame. This frame is then utilized to build a motion-aware cost volume in collaboration with the vanilla target frame. Additionally, to enhance the accuracy and resilience of the network structure, we introduce an attention-based depth net architecture to effectively integrate information from feature maps with varying resolutions. Compared to methods with similar computational costs, Manydepth2 achieves a significant reduction of approximately five percent in root-mean-square error for self-supervised monocular depth estimation on the KITTI-2015 dataset. The code could found https://github.com/kaichen-z/Manydepth2.
• Abstract（参考訳）: 自己監督型単分子深度推定の進歩にもかかわらず、静的世界に関する仮定に依存するため、動的なシナリオでは課題が持続する。 本稿では,動的対象と静的背景の両方に対して,計算効率を保ちながら高精度な深度推定を実現するため,Multandepth2を提案する。 動的コンテンツによって引き起こされる課題に対処するために、光学的流れと粗い単分子深度を取り入れて擬似静的参照フレームを作成する。 このフレームを使用して、バニラターゲットフレームと協調してモーション対応のコストボリュームを構築する。 さらに,ネットワーク構造の精度とレジリエンスを高めるため,様々な解像度で特徴マップからの情報を効果的に統合する注目型ディープネットアーキテクチャを導入する。 同様の計算コストの手法と比較して、Multedepth2は、KITTI-2015データセット上での自己教師付き単眼深度推定において、ルート平均二乗誤差を約5%削減する。 コードはhttps://github.com/kaichen-z/Manydepth2。

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