論文の概要: MonoPCC: Photometric-invariant Cycle Constraint for Monocular Depth Estimation of Endoscopic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16571v2
• Date: Tue, 7 May 2024 16:55:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 18:53:50.448264
• Title: MonoPCC: Photometric-invariant Cycle Constraint for Monocular Depth Estimation of Endoscopic Images
• Title（参考訳）: MonoPCC: 内視鏡画像の単眼深度推定のための光量不変サイクル制約
• Authors: Zhiwei Wang, Ying Zhou, Shiquan He, Ting Li, Fan Huang, Qiang Ding, Xinxia Feng, Mei Liu, Qiang Li,
• Abstract要約: 光度制約は自己教師付き単眼深度推定には不可欠である。 内蔵された光は、大きな明るさの変動を引き起こし、光度制限が信頼性を損なう。 本稿では,光度制約を周期形式に変換することにより,輝度の不整合を根本的に解消するMonoPCCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.439758719616048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photometric constraint is indispensable for self-supervised monocular depth estimation. It involves warping a source image onto a target view using estimated depth&pose, and then minimizing the difference between the warped and target images. However, the endoscopic built-in light causes significant brightness fluctuations, and thus makes the photometric constraint unreliable. Previous efforts only mitigate this relying on extra models to calibrate image brightness. In this paper, we propose MonoPCC to address the brightness inconsistency radically by reshaping the photometric constraint into a cycle form. Instead of only warping the source image, MonoPCC constructs a closed loop consisting of two opposite forward-backward warping paths: from target to source and then back to target. Thus, the target image finally receives an image cycle-warped from itself, which naturally makes the constraint invariant to brightness changes. Moreover, MonoPCC transplants the source image's phase-frequency into the intermediate warped image to avoid structure lost, and also stabilizes the training via an exponential moving average (EMA) strategy to avoid frequent changes in the forward warping. The comprehensive and extensive experimental results on four endoscopic datasets demonstrate that our proposed MonoPCC shows a great robustness to the brightness inconsistency, and exceeds other state-of-the-arts by reducing the absolute relative error by at least 7.27%, 9.38%, 9.90% and 3.17%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 光度制約は自己教師付き単眼深度推定には不可欠である。 ソースイメージを推定された深さ/目的を使ってターゲットビューにワープし、ワープされた画像とターゲットイメージの差を最小限にする。 しかし、内視鏡内蔵光は大きな明るさ変動を引き起こすため、光度制約は信頼できない。 以前の取り組みは、画像の明るさを調整するための余分なモデルに頼ることで、これを緩和するだけであった。 本稿では,光度制約を周期形式に変換することにより,輝度の不整合を根本的に解消するMonoPCCを提案する。 ソースイメージをワープする代わりに、MonoPCCは、ターゲットからソースへ、そしてターゲットへという2つの反対の前方方向のワープパスからなるクローズドループを構築する。 これにより、ターゲット画像は最終的に自身からワープされた画像サイクルを受け取り、自然に輝度に制約が不変となる。 さらに、MonoPCCは、ソース画像の位相周波数を中間歪画像に移植し、構造損失を回避するとともに、指数的移動平均(EMA)戦略を用いてトレーニングを安定化し、前方歪の頻繁な変化を避ける。 4つの内視鏡的データセットの総合的および広範囲な実験結果から、提案したMonoPCCは、輝度不整合に大きな堅牢性を示し、それぞれ7.27%、9.38%、9.90%、および3.17%の絶対相対誤差を減少させることにより、他の最先端技術を上回ることを示した。

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