論文の概要: Depth Estimation From Monocular Images With Enhanced Encoder-Decoder Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11610v1
- Date: Tue, 15 Oct 2024 13:46:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-16 14:01:06.930983
- Title: Depth Estimation From Monocular Images With Enhanced Encoder-Decoder Architecture
- Title（参考訳）: エンコーダデコーダアーキテクチャによる単眼画像の深さ推定
- Authors: Dabbrata Das, Argho Deb Das, Farhan Sadaf,
- Abstract要約: 本稿では,エンコーダデコーダアーキテクチャを用いた新しい深層学習手法を提案する。
Inception-ResNet-v2モデルはエンコーダとして利用される。
NYU Depth V2データセットの実験結果は、我々のモデルが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Estimating depth from a single 2D image is a challenging task because of the need for stereo or multi-view data, which normally provides depth information. This paper deals with this challenge by introducing a novel deep learning-based approach using an encoder-decoder architecture, where the Inception-ResNet-v2 model is utilized as the encoder. According to the available literature, this is the first instance of using Inception-ResNet-v2 as an encoder for monocular depth estimation, illustrating better performance than previous models. The use of Inception-ResNet-v2 enables our model to capture complex objects and fine-grained details effectively that are generally difficult to predict. Besides, our model incorporates multi-scale feature extraction to enhance depth prediction accuracy across different kinds of object sizes and distances. We propose a composite loss function consisting of depth loss, gradient edge loss, and SSIM loss, where the weights are fine-tuned to optimize the weighted sum, ensuring better balance across different aspects of depth estimation. Experimental results on the NYU Depth V2 dataset show that our model achieves state-of-the-art performance, with an ARE of 0.064, RMSE of 0.228, and accuracy ($\delta$ $<1.25$) of 89.3%. These metrics demonstrate that our model effectively predicts depth, even in challenging circumstances, providing a scalable solution for real-world applications in robotics, 3D reconstruction, and augmented reality.
- Abstract（参考訳）: 単一の2次元画像から深度を推定することは、通常、深度情報を提供するステレオデータや多視点データを必要とするため、難しい作業である。
本稿では、インセプション-ResNet-v2モデルをエンコーダとして利用するエンコーダ-デコーダアーキテクチャを用いた、新しいディープラーニングベースのアプローチを導入することで、この問題に対処する。
利用可能な文献によると、これはインセプション-ResNet-v2をモノクロ深度推定のエンコーダとして使用し、以前のモデルよりも優れたパフォーマンスを示す最初の例である。
Inception-ResNet-v2を使用することで、複雑なオブジェクトと、予測するのが一般的に難しい詳細を効果的に把握できます。
さらに,本モデルでは,複数種類の物体の大きさと距離の深度予測精度を高めるため,マルチスケール特徴抽出を取り入れた。
重み付け和を最適化するために、重み付けを微調整し、深さ推定の異なる側面のバランスを良くする、深さ損失、勾配エッジ損失、SSIM損失からなる複合損失関数を提案する。
AREは0.064、RMSEは0.228、精度は89.3%($<1.25$)である。
これらの指標は、ロボット工学、3D再構成、拡張現実における現実の応用のためのスケーラブルなソリューションを提供する、困難な状況であっても、我々のモデルが効果的に深度を予測することを実証している。
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