論文の概要: Boosting Generalizability towards Zero-Shot Cross-Dataset Single-Image Indoor Depth by Meta-Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02486v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 07:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 20:02:12.288682
• Title: Boosting Generalizability towards Zero-Shot Cross-Dataset Single-Image Indoor Depth by Meta-Initialization
• Title（参考訳）: メタ初期化によるゼロショットクロスデータセット単一画像屋内深度への一般化性の向上
• Authors: Cho-Ying Wu, Yiqi Zhong, Junying Wang, Ulrich Neumann,
• Abstract要約: 我々は、勾配に基づくメタラーニングを用いて、ゼロショットのクロスデータセット推論における高い一般化性を得る。 我々は、ゼロショットのクロスデータセットプロトコルを提案し、メタ初期化によって誘導される高い一般化性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.822554284161868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Indoor robots rely on depth to perform tasks like navigation or obstacle detection, and single-image depth estimation is widely used to assist perception. Most indoor single-image depth prediction focuses less on model generalizability to unseen datasets, concerned with in-the-wild robustness for system deployment. This work leverages gradient-based meta-learning to gain higher generalizability on zero-shot cross-dataset inference. Unlike the most-studied meta-learning of image classification associated with explicit class labels, no explicit task boundaries exist for continuous depth values tied to highly varying indoor environments regarding object arrangement and scene composition. We propose fine-grained task that treats each RGB-D mini-batch as a task in our meta-learning formulation. We first show that our method on limited data induces a much better prior (max 27.8% in RMSE). Then, finetuning on meta-learned initialization consistently outperforms baselines without the meta approach. Aiming at generalization, we propose zero-shot cross-dataset protocols and validate higher generalizability induced by our meta-initialization, as a simple and useful plugin to many existing depth estimation methods. The work at the intersection of depth and meta-learning potentially drives both research to step closer to practical robotic and machine perception usage.
• Abstract（参考訳）: 室内ロボットは、ナビゲーションや障害物検出などのタスクを行うために深度に依存する。 屋内でのシングルイメージの深度予測は、システム展開の現場での堅牢性に関係して、目に見えないデータセットに対するモデル一般化性に重点を置いている。 この研究は勾配に基づくメタラーニングを活用し、ゼロショットのクロスデータセット推論における高い一般化性を得る。 明示的なクラスラベルに関連付けられた画像分類の最も研究されているメタラーニングとは異なり、オブジェクト配置やシーン構成に関して高度に変化する屋内環境に関連する連続的な深度値に対して、明確なタスク境界は存在しない。 メタラーニングの定式化において,RGB-Dミニバッチをタスクとして扱う細粒度タスクを提案する。 まず, 制限データに対する手法により, RMSEでは最大27.8%) の精度が向上することを示した。 そして、メタ学習初期化の微調整は、メタアプローチなしでベースラインを一貫して上回る。 一般化を目的としたゼロショット・クロスデータセットプロトコルを提案し,メタ初期化によって誘導される高次一般化性を,既存の多くの深度推定手法の簡易かつ有用なプラグインとして検証する。 深度とメタラーニングの交差点でのこの研究は、両方の研究を、実用的なロボットと機械認識の使用に近づける可能性がある。

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