論文の概要: Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02073v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 22:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 09:05:40.830395
• Title: Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second
• Title（参考訳）: Depth Pro:シャープ単分子メートルの深さは1秒以下
• Authors: Aleksei Bochkovskii, Amaël Delaunoy, Hugo Germain, Marcel Santos, Yichao Zhou, Stephan R. Richter, Vladlen Koltun,
• Abstract要約: ゼロショット距離単眼深度推定のための基礎モデルを提案する。 我々のモデルであるDepth Proは、非並列のシャープネスと高周波の詳細で高分解能深度マップを合成する。 標準GPUで0.3秒で2.25メガピクセルの深度マップを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.6690958201871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a foundation model for zero-shot metric monocular depth estimation. Our model, Depth Pro, synthesizes high-resolution depth maps with unparalleled sharpness and high-frequency details. The predictions are metric, with absolute scale, without relying on the availability of metadata such as camera intrinsics. And the model is fast, producing a 2.25-megapixel depth map in 0.3 seconds on a standard GPU. These characteristics are enabled by a number of technical contributions, including an efficient multi-scale vision transformer for dense prediction, a training protocol that combines real and synthetic datasets to achieve high metric accuracy alongside fine boundary tracing, dedicated evaluation metrics for boundary accuracy in estimated depth maps, and state-of-the-art focal length estimation from a single image. Extensive experiments analyze specific design choices and demonstrate that Depth Pro outperforms prior work along multiple dimensions. We release code and weights at https://github.com/apple/ml-depth-pro
• Abstract（参考訳）: ゼロショット距離単眼深度推定のための基礎モデルを提案する。 我々のモデルであるDepth Proは、非並列のシャープネスと高周波の詳細で高分解能深度マップを合成する。 予測は、カメラ固有のようなメタデータの可用性に頼ることなく、絶対スケールでメトリックである。 モデルは高速で、標準的なGPUで0.3秒で2.25メガピクセルの深度マップを生成する。 これらの特徴は、高密度な予測のための効率的なマルチスケール視覚変換器、実際のデータセットと合成データセットを組み合わせて、詳細な境界追跡とともに高い計量精度を達成するためのトレーニングプロトコル、推定深度マップにおける境界精度の専用評価指標、単一画像からの最先端焦点距離推定など、多くの技術的貢献によって実現されている。 大規模な実験は、特定の設計選択を分析し、Depth Proが複数の次元に沿って前の作業より優れていることを示す。 コードと重みはhttps://github.com/apple/ml-depth-proで公開しています。

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