論文の概要: M${^2}$Depth: Self-supervised Two-Frame Multi-camera Metric Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02004v1
• Date: Fri, 3 May 2024 11:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 13:05:54.642091
• Title: M${^2}$Depth: Self-supervised Two-Frame Multi-camera Metric Depth Estimation
• Title（参考訳）: M${^2}$Depth: 自己監督型2フレームマルチカメラ距離推定
• Authors: Yingshuang Zou, Yikang Ding, Xi Qiu, Haoqian Wang, Haotian Zhang,
• Abstract要約: M$2$Depthは、自律運転における信頼性の高いスケール認識周囲の深さを予測するように設計されている。 まず、空間領域と時間領域のコストボリュームを個別に構成する。 本研究では,空間時空間情報を統合して高音量表示を実現する空間時空間融合モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.018059988585403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel self-supervised two-frame multi-camera metric depth estimation network, termed M${^2}$Depth, which is designed to predict reliable scale-aware surrounding depth in autonomous driving. Unlike the previous works that use multi-view images from a single time-step or multiple time-step images from a single camera, M${^2}$Depth takes temporally adjacent two-frame images from multiple cameras as inputs and produces high-quality surrounding depth. We first construct cost volumes in spatial and temporal domains individually and propose a spatial-temporal fusion module that integrates the spatial-temporal information to yield a strong volume presentation. We additionally combine the neural prior from SAM features with internal features to reduce the ambiguity between foreground and background and strengthen the depth edges. Extensive experimental results on nuScenes and DDAD benchmarks show M${^2}$Depth achieves state-of-the-art performance. More results can be found in https://heiheishuang.xyz/M2Depth .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,M${^2}$Depthとよばれる,自律走行における深度に関する信頼性の高いスケール認識を行うための,自己監督型2フレームマルチカメラ距離推定ネットワークを提案する。 M${^2}$Depthは、複数のカメラからの2フレームの画像を入力として時間的に隣接させ、高品質な周囲深度を生成する。 まず,空間的領域と時間的領域のコストボリュームを個別に構築し,空間的時間的情報を統合する空間的時間的融合モジュールを提案する。 また,前景と背景のあいまいさを軽減し,奥行きの強化を図るため,SAM特徴からの神経前駆体を内部特徴と組み合わせた。 nuScenes と DDAD ベンチマークの大規模な実験結果から,M${^2}$Depth が最先端の性能を達成することが示された。 さらなる結果はhttps://heiheishuang.xyz/M2Depth にある。

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