論文の概要: Consistency Regularisation for Unsupervised Domain Adaptation in Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17704v1
• Date: Mon, 27 May 2024 23:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:01:26.800334
• Title: Consistency Regularisation for Unsupervised Domain Adaptation in Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 単眼深度推定における教師なし領域適応のための一貫性規則化
• Authors: Amir El-Ghoussani, Julia Hornauer, Gustavo Carneiro, Vasileios Belagiannis,
• Abstract要約: 整合性に基づく半教師付き学習問題として,単眼深度推定のための教師なし領域適応を定式化する。 複数の拡張ビューにまたがって一貫性を保ちながら、ソースドメイン上の予測を規則化するペアワイズ損失関数を導入する。 実験では, KITTI と NYUv2 の標準深度推定ベンチマークを用いて,最先端の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.285720572043678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In monocular depth estimation, unsupervised domain adaptation has recently been explored to relax the dependence on large annotated image-based depth datasets. However, this comes at the cost of training multiple models or requiring complex training protocols. We formulate unsupervised domain adaptation for monocular depth estimation as a consistency-based semi-supervised learning problem by assuming access only to the source domain ground truth labels. To this end, we introduce a pairwise loss function that regularises predictions on the source domain while enforcing perturbation consistency across multiple augmented views of the unlabelled target samples. Importantly, our approach is simple and effective, requiring only training of a single model in contrast to the prior work. In our experiments, we rely on the standard depth estimation benchmarks KITTI and NYUv2 to demonstrate state-of-the-art results compared to related approaches. Furthermore, we analyse the simplicity and effectiveness of our approach in a series of ablation studies. The code is available at \url{https://github.com/AmirMaEl/SemiSupMDE}.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定において、画像ベース深度データセットへの依存を緩和するために、教師なし領域適応が最近研究されている。 しかし、これは複数のモデルをトレーニングしたり、複雑なトレーニングプロトコルを必要とするコストがかかる。 本研究では,一様深度推定のための教師なし領域適応を,ソース領域の真理ラベルへのアクセスのみを仮定して,一貫性に基づく半教師付き学習問題として定式化する。 この目的を達成するために、複数の拡張ビューにまたがる摂動一貫性を保ちながら、ソースドメイン上の予測を正則化するペアワイズ損失関数を導入する。 重要なことは、我々のアプローチは単純で効果的であり、以前の作業とは対照的に単一のモデルのトレーニングのみを必要とします。 実験では、KITTIとNYUv2の標準深度推定ベンチマークを用いて、関連する手法と比較して最先端の結果を示す。 さらに、一連のアブレーション研究において、アプローチの単純さと有効性について分析する。 コードは \url{https://github.com/AmirMaEl/SemiSupMDE} で公開されている。

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