論文の概要: The Third Monocular Depth Estimation Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16831v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 17:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 12:51:20.174643
• Title: The Third Monocular Depth Estimation Challenge
• Title（参考訳）: 第3回単分子深度推定チャレンジ
• Authors: Jaime Spencer, Fabio Tosi, Matteo Poggi, Ripudaman Singh Arora, Chris Russell, Simon Hadfield, Richard Bowden, GuangYuan Zhou, ZhengXin Li, Qiang Rao, YiPing Bao, Xiao Liu, Dohyeong Kim, Jinseong Kim, Myunghyun Kim, Mykola Lavreniuk, Rui Li, Qing Mao, Jiang Wu, Yu Zhu, Jinqiu Sun, Yanning Zhang, Suraj Patni, Aradhye Agarwal, Chetan Arora, Pihai Sun, Kui Jiang, Gang Wu, Jian Liu, Xianming Liu, Junjun Jiang, Xidan Zhang, Jianing Wei, Fangjun Wang, Zhiming Tan, Jiabao Wang, Albert Luginov, Muhammad Shahzad, Seyed Hosseini, Aleksander Trajcevski, James H. Elder,
• Abstract要約: 本稿では,モノクロ深度推定チャレンジ(MDEC)の第3版の結果について述べる。 この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。 挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.16634233789776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper discusses the results of the third edition of the Monocular Depth Estimation Challenge (MDEC). The challenge focuses on zero-shot generalization to the challenging SYNS-Patches dataset, featuring complex scenes in natural and indoor settings. As with the previous edition, methods can use any form of supervision, i.e. supervised or self-supervised. The challenge received a total of 19 submissions outperforming the baseline on the test set: 10 among them submitted a report describing their approach, highlighting a diffused use of foundational models such as Depth Anything at the core of their method. The challenge winners drastically improved 3D F-Score performance, from 17.51% to 23.72%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MDEC(Monocular Depth Estimation Challenge)の第3版の結果について述べる。 この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。 前版と同様に、メソッドはいかなる種類の監督、すなわち監督または自己監督も使用できる。 10人が彼らのアプローチを説明するレポートを提出し、メソッドのコアでDepth Anythingのような基礎モデルの拡散した使用を強調した。 挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。

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