論文の概要: Refinement of Monocular Depth Maps via Multi-View Differentiable Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03861v2
• Date: Wed, 03 Sep 2025 13:51:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.194013
• Title: Refinement of Monocular Depth Maps via Multi-View Differentiable Rendering
• Title（参考訳）: 多視点微分レンダリングによる単眼深度マップの微細化
• Authors: Laura Fink, Linus Franke, Bernhard Egger, Joachim Keinert, Marc Stamminger,
• Abstract要約: 現在の最先端のモノクル深度推定器は、広範囲なデータセットで訓練され、よく一般化されているが、多くのアプリケーションに必要な3D一貫性が欠如している。 本稿では,これらの一般化単分子深度推定手法の強度を多視点データと組み合わせ,これを解析・合成最適化問題としてフレーミングする。 提案手法は,室内シナリオの難易度においても,詳細な,高品質なビュー一貫性のある,正確な深度マップを生成でき,また,そのようなデータセット上での最先端のマルチビュー深度再構成手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.372979654151044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate depth estimation is at the core of many applications in computer graphics, vision, and robotics. Current state-of-the-art monocular depth estimators, trained on extensive datasets, generalize well but lack 3D consistency needed for many applications. In this paper, we combine the strength of those generalizing monocular depth estimation techniques with multi-view data by framing this as an analysis-by-synthesis optimization problem to lift and refine such relative depth maps to accurate error-free depth maps. After an initial global scale estimation through structure-from-motion point clouds, we further refine the depth map through optimization enforcing multi-view consistency via photometric and geometric losses with differentiable rendering of the meshed depth map. In a two-stage optimization, scaling is further refined first, and afterwards artifacts and errors in the depth map are corrected via nearby-view photometric supervision. Our evaluation shows that our method is able to generate detailed, high-quality, view consistent, accurate depth maps, also in challenging indoor scenarios, and outperforms state-of-the-art multi-view depth reconstruction approaches on such datasets. Project page and source code can be found at https://lorafib.github.io/ref_depth/.
• Abstract（参考訳）: 正確な深さ推定は、コンピュータグラフィックス、ビジョン、ロボット工学における多くのアプリケーションの中核にある。 現在の最先端のモノクル深度推定器は、広範囲なデータセットで訓練され、よく一般化されているが、多くのアプリケーションに必要な3D一貫性が欠如している。 本稿では,これらの単眼深度推定手法の強度を多視点データと組み合わせ,これを解析・合成最適化問題とみなし,それらの相対深度マップを正確な誤差のない深度マップに引き上げ・洗練する。 移動点雲による最初の大域的スケール推定の後、メッシュ化された深度マップの異なるレンダリングにより、測光および幾何的損失による多視点一貫性の最適化により、深度マップをさらに洗練する。 2段階の最適化では、まずスケーリングを改良し、その後、深度マップのアーティファクトとエラーを近くの視光度監督によって修正する。 評価の結果,本手法は,室内シナリオの難易度において,詳細な,高品質,一貫した,正確な深度マップを生成でき,また,これらのデータセット上での最先端の多視点深度再構成手法よりも優れていることがわかった。 プロジェクトページとソースコードはhttps://lorafib.github.io/ref_depth/.comで見ることができる。

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