論文の概要: DCDepth: Progressive Monocular Depth Estimation in Discrete Cosine Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14980v2
- Date: Tue, 22 Oct 2024 14:27:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:24:56.831100
- Title: DCDepth: Progressive Monocular Depth Estimation in Discrete Cosine Domain
- Title（参考訳）: DCDepth:離散コサイン領域における進行単分子深さ推定
- Authors: Kun Wang, Zhiqiang Yan, Junkai Fan, Wanlu Zhu, Xiang Li, Jun Li, Jian Yang,
- Abstract要約: DCDepthは長期の単眼深度推定のための新しいフレームワークである。
離散コサイン領域に変換した後、深さパッチの周波数係数を推定する。
我々は,NYU-Depth-V2,TOFDC,KITTIデータセットに関する総合実験を行い,DCDepthの最先端性能を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.55626048513748
- License:
- Abstract: In this paper, we introduce DCDepth, a novel framework for the long-standing monocular depth estimation task. Moving beyond conventional pixel-wise depth estimation in the spatial domain, our approach estimates the frequency coefficients of depth patches after transforming them into the discrete cosine domain. This unique formulation allows for the modeling of local depth correlations within each patch. Crucially, the frequency transformation segregates the depth information into various frequency components, with low-frequency components encapsulating the core scene structure and high-frequency components detailing the finer aspects. This decomposition forms the basis of our progressive strategy, which begins with the prediction of low-frequency components to establish a global scene context, followed by successive refinement of local details through the prediction of higher-frequency components. We conduct comprehensive experiments on NYU-Depth-V2, TOFDC, and KITTI datasets, and demonstrate the state-of-the-art performance of DCDepth. Code is available at https://github.com/w2kun/DCDepth.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,長期の単眼深度推定のための新しいフレームワークであるDCDepthを紹介する。
空間領域における従来の画素単位の深度推定を超越して、離散コサイン領域への変換後の深度パッチの周波数係数を推定する。
このユニークな定式化は、各パッチ内の局所的な深さ相関のモデリングを可能にする。
重要なことに、周波数変換は、コアシーン構造をカプセル化した低周波成分と、より微細な側面を詳述した高周波成分とで、深さ情報を様々な周波数成分に分離する。
この分解は,まず低周波成分の予測から始まり,高周波成分の予測を通じて局所的な詳細を連続的に改善する。
我々は,NYU-Depth-V2,TOFDC,KITTIデータセットに関する総合実験を行い,DCDepthの最先端性能を実証した。
コードはhttps://github.com/w2kun/DCDepth.comで入手できる。
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