論文の概要: Domain-Transferred Synthetic Data Generation for Improving Monocular Depth Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01113v1
- Date: Thu, 2 May 2024 09:21:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 17:13:51.756004
- Title: Domain-Transferred Synthetic Data Generation for Improving Monocular Depth Estimation
- Title（参考訳）: 単眼深度推定のための領域変換合成データ生成
- Authors: Seungyeop Lee, Knut Peterson, Solmaz Arezoomandan, Bill Cai, Peihan Li, Lifeng Zhou, David Han,
- Abstract要約: 本稿では,3次元合成環境とCycleGANドメイン転送を用いたシミュレーションデータ生成手法を提案する。
本研究では,DenseDepth構造に基づく深度推定モデルを実データと模擬データの異なるトレーニングセットを用いて学習することにより,このデータ生成手法を,人気のNYUDepth V2データセットと比較する。
本稿では,Huskyロボットによる新たに収集した画像とLiDAR深度データを用いたモデルの性能評価を行い,GAN変換データを実世界のデータ,特に深度推定の有効な代替手段として有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.812476193015488
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A major obstacle to the development of effective monocular depth estimation algorithms is the difficulty in obtaining high-quality depth data that corresponds to collected RGB images. Collecting this data is time-consuming and costly, and even data collected by modern sensors has limited range or resolution, and is subject to inconsistencies and noise. To combat this, we propose a method of data generation in simulation using 3D synthetic environments and CycleGAN domain transfer. We compare this method of data generation to the popular NYUDepth V2 dataset by training a depth estimation model based on the DenseDepth structure using different training sets of real and simulated data. We evaluate the performance of the models on newly collected images and LiDAR depth data from a Husky robot to verify the generalizability of the approach and show that GAN-transformed data can serve as an effective alternative to real-world data, particularly in depth estimation.
- Abstract（参考訳）: 効率的な単眼深度推定アルゴリズムを開発する上での大きな障害は、収集したRGB画像に対応する高品質の深度データを得るのが困難である。
このデータの収集には時間と費用がかかり、現代のセンサーが収集したデータでさえ範囲や解像度が限られており、矛盾やノイズにさらされている。
そこで本研究では,3次元合成環境とCycleGANドメイン転送を用いたシミュレーションデータ生成手法を提案する。
本研究では,DenseDepth構造に基づく深度推定モデルを実データと模擬データの異なるトレーニングセットを用いて学習することにより,このデータ生成手法を,人気のNYUDepth V2データセットと比較する。
本稿では,Huskyロボットによる新たに収集した画像とLiDAR深度データを用いたモデルの性能評価を行い,GAN変換データを実世界のデータ,特に深度推定の有効な代替手段として有効であることを示す。
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