論文の概要: DepthFM: Fast Monocular Depth Estimation with Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13788v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 17:51:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:37.266591
• Title: DepthFM: Fast Monocular Depth Estimation with Flow Matching
• Title（参考訳）: DepthFM:フローマッチングによる高速単眼深度推定
• Authors: Ming Gui, Johannes Schusterbauer, Ulrich Prestel, Pingchuan Ma, Dmytro Kotovenko, Olga Grebenkova, Stefan Andreas Baumann, Vincent Tao Hu, Björn Ommer,
• Abstract要約: 現在の識別的深さ推定法は、しばしばぼやけた人工物を生成するが、生成的アプローチはノイズ・ツー・ディープ・トランスポートの曲率によるサンプリングが遅い。 本手法は,画像と深度分布間の直接輸送として深度推定をフレーミングすることで,これらの課題に対処する。 提案手法は, 複雑な自然シーンの標準ベンチマークにおいて, サンプリング効率を向上し, 学習に最小限の合成データしか必要とせず, 競争力のあるゼロショット性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.206355073676082
• License:
• Abstract: Current discriminative depth estimation methods often produce blurry artifacts, while generative approaches suffer from slow sampling due to curvatures in the noise-to-depth transport. Our method addresses these challenges by framing depth estimation as a direct transport between image and depth distributions. We are the first to explore flow matching in this field, and we demonstrate that its interpolation trajectories enhance both training and sampling efficiency while preserving high performance. While generative models typically require extensive training data, we mitigate this dependency by integrating external knowledge from a pre-trained image diffusion model, enabling effective transfer even across differing objectives. To further boost our model performance, we employ synthetic data and utilize image-depth pairs generated by a discriminative model on an in-the-wild image dataset. As a generative model, our model can reliably estimate depth confidence, which provides an additional advantage. Our approach achieves competitive zero-shot performance on standard benchmarks of complex natural scenes while improving sampling efficiency and only requiring minimal synthetic data for training.
• Abstract（参考訳）: 現在の識別的深さ推定法は、しばしばぼやけた人工物を生成するが、生成的アプローチはノイズ・ツー・ディープ・トランスポートの曲率によるサンプリングが遅い。 本手法は,画像と深度分布間の直接輸送として深度推定をフレーミングすることで,これらの課題に対処する。 我々は,この分野で最初にフローマッチングを探求し,その補間軌道が高い性能を維持しつつ,トレーニングとサンプリングの効率を向上させることを実証した。 生成モデルは通常、広範なトレーニングデータを必要とするが、事前訓練された画像拡散モデルから外部知識を統合することにより、この依存を緩和し、異なる目的に対して効果的な伝達を可能にする。 モデル性能をさらに向上するため、我々は合成データを使用し、その画像データセット上で識別モデルによって生成された画像深度ペアを利用する。 生成モデルとして、我々のモデルは深度信頼度を確実に推定することができ、さらなる利点をもたらす。 提案手法は, 複雑な自然シーンの標準ベンチマークにおいて, サンプリング効率を向上し, 学習に最小限の合成データしか必要とせず, 競争力のあるゼロショット性能を実現する。

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