論文の概要: DepthART: Monocular Depth Estimation as Autoregressive Refinement Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15010v3
• Date: Mon, 30 Jun 2025 10:25:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 15:08:38.450604
• Title: DepthART: Monocular Depth Estimation as Autoregressive Refinement Task
• Title（参考訳）: DepthART: Autoregressive Refinement Taskとしての単眼深度推定
• Authors: Bulat Gabdullin, Nina Konovalova, Nikolay Patakin, Dmitry Senushkin, Anton Konushin,
• Abstract要約: DepthART - Depth Autoregressive Refinement Taskとして定式化された新しいトレーニング手法を紹介する。 モデル自身の予測を入力として利用することにより、目標を残留最小化とし、トレーニングと推論手順の相違を効果的に軽減する。 提案手法を用いてHypersimデータセットをトレーニングすると、既存の生成的および識別的ベースラインと比較して、複数の未確認ベンチマークで優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3884184860468136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular depth estimation has seen significant advances through discriminative approaches, yet their performance remains constrained by the limitations of training datasets. While generative approaches have addressed this challenge by leveraging priors from internet-scale datasets, with recent studies showing state-of-the-art results using fine-tuned text-to-image diffusion models, there is still room for improvement. Notably, autoregressive generative approaches, particularly Visual AutoRegressive modeling, have demonstrated superior results compared to diffusion models in conditioned image synthesis, while offering faster inference times. In this work, we apply Visual Autoregressive Transformer (VAR) to the monocular depth estimation problem. However, the conventional GPT-2-style training procedure (teacher forcing) inherited by VAR yields suboptimal results for depth estimation. To address this limitation, we introduce DepthART - a novel training method formulated as a Depth Autoregressive Refinement Task. Unlike traditional VAR training with static inputs and targets, our method implements a dynamic target formulation based on model outputs, enabling self-refinement. By utilizing the model's own predictions as inputs instead of ground truth token maps during training, we frame the objective as residual minimization, effectively reducing the discrepancy between training and inference procedures. Our experimental results demonstrate that the proposed training approach significantly enhances the performance of VAR in depth estimation tasks. When trained on Hypersim dataset using our approach, the model achieves superior results across multiple unseen benchmarks compared to existing generative and discriminative baselines.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定は差別的なアプローチを通じて大きな進歩を遂げてきたが、その性能はトレーニングデータセットの制限によって制限されている。 生成的アプローチは、インターネットスケールのデータセットからの先行データを活用することでこの問題に対処してきたが、最近の研究では、微調整されたテキスト-画像拡散モデルを用いた最先端の結果を示しているが、改善の余地はまだ残っている。 特に、自己回帰的生成アプローチ、特にビジュアル自己回帰モデリングは、条件付き画像合成における拡散モデルよりも高速な推論時間を提供しながら、優れた結果を示した。 本研究では,視覚自己回帰変換器(VAR)を単眼深度推定問題に適用する。 しかしながら、従来のGPT-2スタイルのトレーニング手順(教師強制)は、VARによって継承され、深さ推定のための準最適結果が得られる。 この制限に対処するため,Depth Autoregressive Refinement Taskとして定式化された新しいトレーニング手法であるDepthARTを紹介した。 静的な入力とターゲットを持つ従来のVARトレーニングとは異なり,本手法はモデル出力に基づく動的ターゲット定式化を実装し,自己補充を可能にする。 モデル自体の予測を、トレーニング中の真理トークンマップの代わりに入力として活用することにより、目標を残留最小化とし、トレーニングと推論手順の相違を効果的に軽減する。 実験の結果,提案手法は深度推定タスクにおけるVARの性能を大幅に向上させることが示された。 提案手法を用いてHypersimデータセットをトレーニングすると、既存の生成的および識別的ベースラインと比較して、複数の未確認ベンチマークで優れた結果が得られる。

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