論文の概要: BaseBoostDepth: Exploiting Larger Baselines For Self-supervised Monocular Depth Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20437v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 22:05:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 18:48:44.346490
- Title: BaseBoostDepth: Exploiting Larger Baselines For Self-supervised Monocular Depth Estimation
- Title（参考訳）: BaseBoostDepth: 自己教師型単眼深度推定のためにより大きなベースラインを爆発させる
- Authors: Kieran Saunders, Luis J. Manso, George Vogiatzis,
- Abstract要約: ポーズ推定の精度を高めるために、インクリメンタルなポーズ推定を導入する。
我々の最終深度ネットワークは、テスト時に計算複雑性を増大させることなく、KITTIとSynS-patchesデータセットの最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1028463367241033
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the domain of multi-baseline stereo, the conventional understanding is that, in general, increasing baseline separation substantially enhances the accuracy of depth estimation. However, prevailing self-supervised depth estimation architectures primarily use minimal frame separation and a constrained stereo baseline. Larger frame separations can be employed; however, we show this to result in diminished depth quality due to various factors, including significant changes in brightness, and increased areas of occlusion. In response to these challenges, our proposed method, BaseBoostDepth, incorporates a curriculum learning-inspired optimization strategy to effectively leverage larger frame separations. However, we show that our curriculum learning-inspired strategy alone does not suffice, as larger baselines still cause pose estimation drifts. Therefore, we introduce incremental pose estimation to enhance the accuracy of pose estimations, resulting in significant improvements across all depth metrics. Additionally, to improve the robustness of the model, we introduce error-induced reconstructions, which optimize reconstructions with added error to the pose estimations. Ultimately, our final depth network achieves state-of-the-art performance on KITTI and SYNS-patches datasets across image-based, edge-based, and point cloud-based metrics without increasing computational complexity at test time. The project website can be found at https://kieran514.github.io/BaseBoostDepth-Project.
- Abstract（参考訳）: マルチベースラインステレオの領域では、一般的に、ベースライン分離の増加は、深さ推定の精度を大幅に向上させる。
しかし、一般的な自己監督型深度推定アーキテクチャは主に最小のフレーム分離と制約付きステレオベースラインを使用する。
より大きなフレーム分離を用いることができるが、明るさの顕著な変化や閉塞領域の増加など、様々な要因による深度品質の低下が示される。
これらの課題に対応するために,提案手法であるBaseBoostDepthは,より大規模なフレーム分離を効果的に活用するためのカリキュラムに着想を得た最適化戦略を取り入れている。
しかし,我々のカリキュラムに着想を得た戦略だけでは十分ではないことが明らかとなった。
そこで我々は,ポーズ推定の精度を高めるために,インクリメンタルなポーズ推定を導入する。
さらに,モデルのロバスト性を改善するために,ポーズ推定に誤りを加えて再構成を最適化する誤り誘発再構成を導入する。
最終的に、我々の最終深度ネットワークは、テスト時に計算複雑性を増大させることなく、画像ベース、エッジベース、ポイントクラウドベースのメトリクスにわたるKITTIとSynS-patchesデータセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
プロジェクトのWebサイトはhttps://kieran514.github.io/BaseBoostDepth-Projectにある。
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