論文の概要: Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19204v2
• Date: Mon, 21 Apr 2025 04:18:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 15:07:02.220767
• Title: Distill Any Depth: Distillation Creates a Stronger Monocular Depth Estimator
• Title（参考訳）: 深度を測る:より強い単分子深度推定器を作る蒸留法
• Authors: Xiankang He, Dongyan Guo, Hongji Li, Ruibo Li, Ying Cui, Chi Zhang,
• Abstract要約: 擬似ラベル蒸留における深度正規化戦略の体系的解析について述べる。 擬似ラベル品質を高めるために,グローバルとローカルの両方の深度キューを統合したクロスコンテキスト蒸留を提案する。 我々の手法は、定量的にも定性的にも最先端の手法を著しく上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.85227735626027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in zero-shot monocular depth estimation(MDE) have significantly improved generalization by unifying depth distributions through normalized depth representations and by leveraging large-scale unlabeled data via pseudo-label distillation. However, existing methods that rely on global depth normalization treat all depth values equally, which can amplify noise in pseudo-labels and reduce distillation effectiveness. In this paper, we present a systematic analysis of depth normalization strategies in the context of pseudo-label distillation. Our study shows that, under recent distillation paradigms (e.g., shared-context distillation), normalization is not always necessary, as omitting it can help mitigate the impact of noisy supervision. Furthermore, rather than focusing solely on how depth information is represented, we propose Cross-Context Distillation, which integrates both global and local depth cues to enhance pseudo-label quality. We also introduce an assistant-guided distillation strategy that incorporates complementary depth priors from a diffusion-based teacher model, enhancing supervision diversity and robustness. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our approach significantly outperforms state-of-the-art methods, both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット単眼深度推定(MDE)の最近の進歩は, 正規化深度表現による深度分布の統一と, 擬ラベル蒸留による大規模未ラベルデータの利用により, 一般化を著しく改善している。 しかし、全深度正規化に依存する既存の手法では、全ての深度値を等しく扱い、擬似ラベルのノイズを増幅し、蒸留効率を低下させることができる。 本稿では,擬似ラベル蒸留における深さ正規化戦略の体系的解析について述べる。 本研究は,近年の蒸留パラダイム (共有コンテキスト蒸留など) において, 正規化は必ずしも必要ではないことを示す。 さらに, 深度情報の表現方法にのみ焦点をあてるのではなく, グローバル・ローカル・ディープ・キューを統合し, 擬似ラベル品質を向上させるクロスコンテキスト蒸留を提案する。 また,拡散型教師モデルから相補的な深度を取り入れ,教師の多様性と堅牢性を向上する,補助誘導蒸留戦略を導入する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々の手法は、定量的にも定性的にも最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。

関連論文リスト

• Generative Dataset Distillation Based on Self-knowledge Distillation [49.20086587208214]
  本稿では,予測ロジットの整列精度を向上させる新しい生成データセット蒸留法を提案する。 本手法は, 合成データと原データとのより正確な分布マッチングを実現するために, 自己知識蒸留を統合したものである。 提案手法は, 既存の最先端手法より優れており, 蒸留性能が良好である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T00:43:31Z)
• Marigold-DC: Zero-Shot Monocular Depth Completion with Guided Diffusion [51.69876947593144]
  奥行き完了のための既存の手法は、厳密に制約された設定で動作する。 単眼深度推定の進歩に触発されて,画像条件の深度マップ生成として深度補完を再構成した。 Marigold-DCは、単分子深度推定のための事前訓練された潜伏拡散モデルを構築し、試験時間ガイダンスとして深度観測を注入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T00:06:41Z)
• SharpDepth: Sharpening Metric Depth Predictions Using Diffusion Distillation [17.88798247412388]
  SharpDepthは、識別深度推定法の計量精度と、生成法によって通常達成されるきめ細かい境界シャープネスを組み合わせている。 我々の手法は、距離精度と詳細な境界保存を統合することでこれらの制限を橋渡しし、計量的精度と視覚的シャープさの両方の深さ予測をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T11:07:27Z)
• Q-SLAM: Quadric Representations for Monocular SLAM [85.82697759049388]
  四角形のレンズを通して体積表現を再現する。 我々は、RGB入力からノイズの深い深さ推定を正すために二次仮定を用いる。 本研究では,新たな二次分割変換器を導入し,二次情報を集約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T23:27:30Z)
• Distill Gold from Massive Ores: Bi-level Data Pruning towards Efficient Dataset Distillation [96.92250565207017]
  本研究では,データセット蒸留作業におけるデータ効率と選択について検討する。 蒸留の力学を再現することにより、実際のデータセットに固有の冗長性についての洞察を提供する。 蒸留における因果関係から最も寄与した試料を見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-28T06:53:41Z)
• Sparse Depth-Guided Attention for Accurate Depth Completion: A Stereo-Assisted Monitored Distillation Approach [7.902840502973506]
  本研究では,教師モデルとしてステレオモデルを導入し,学生モデルの深度補修精度を向上させる。 自己教師型情報提供には,多視点奥行きの整合性やマルチスケールの最小再計画も活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T09:23:19Z)
• Monocular Visual-Inertial Depth Estimation [66.71452943981558]
  単眼深度推定と視覚慣性計測を統合した視覚慣性深度推定パイプラインを提案する。 提案手法は, 疎度度に対する大域的スケールとシフトアライメントを行い, 続いて学習に基づく高密度アライメントを行う。 本研究では,TartanAir と VOID のデータセットを用いて,密集したスケールアライメントによるRMSE の最大30%の削減を観測した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T18:47:34Z)
• MaskingDepth: Masked Consistency Regularization for Semi-supervised Monocular Depth Estimation [38.09399326203952]
  MaskingDepthは単眼深度推定のための新しい半教師付き学習フレームワークである。 強く拡張された未ラベルデータと、弱い拡張された未ラベルデータから派生した擬似ラベルとの間の一貫性を強制する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T06:56:22Z)
• DesNet: Decomposed Scale-Consistent Network for Unsupervised Depth Completion [28.91716162403531]
  教師なし深度補完は、接地トラスアノテーションを使わずにスパースから密集した深度を回復することを目的としている。 本研究では,絶対深度を相対深度予測とグローバルスケール推定に分解するDSCL戦略を提案する。 提案手法は,室内のNYUv2データセット上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T14:56:18Z)
• RA-Depth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth Estimation [27.679479140943503]
  本研究では,シーン深さのスケール不変性を学習し,自己教師付き単眼深度推定法(RA-Depth)を提案する。 RA-Depthは最先端の性能を達成し、解像度適応の優れた能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T08:49:59Z)
• Depth Estimation Matters Most: Improving Per-Object Depth Estimation for Monocular 3D Detection and Tracking [47.59619420444781]
  検出・追跡を含む単眼的3D知覚へのアプローチは、LiDARベースの手法と比較して性能が劣ることが多い。 本稿では,オブジェクト(トラックレット)の複数のフレームに異なる表現(RGBと擬似LiDAR)と時間情報を組み合わせた多層融合手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T03:37:59Z)
• Knowledge Distillation Meets Open-Set Semi-Supervised Learning [69.21139647218456]
  本研究では,事前学習した教師から対象学生へ,表現的知識を意味的に蒸留する新しいモデル名(bfem shortname)を提案する。 問題レベルでは、これは知識蒸留とオープンセット半教師付き学習(SSL)との興味深い関係を確立する。 我々のショートネームは、粗い物体分類と微妙な顔認識タスクの両方において、最先端の知識蒸留法よりもかなり優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T15:15:27Z)
• Improving Monocular Visual Odometry Using Learned Depth [84.05081552443693]
  単眼深度推定を応用して視力計測(VO)を改善する枠組みを提案する。 我々のフレームワークの中核は、多様なシーンに対して強力な一般化能力を持つ単眼深度推定モジュールである。 現在の学習型VO法と比較して,本手法は多様なシーンに対してより強力な一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T06:26:46Z)
• Towards 3D Scene Reconstruction from Locally Scale-Aligned Monocular Video Depth [90.33296913575818]
  映像深度推定や映像からの3次元シーン再構成のようなビデオベースのシナリオでは、フレームごとの予測における未知のスケールとシフトが深度の不整合を引き起こす可能性がある。 局所重み付き線形回帰法を提案する。 提案手法は,複数のゼロショットベンチマークにおいて,既存の最先端手法の性能を50%向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T08:52:54Z)
• Semantic-Guided Representation Enhancement for Self-supervised Monocular Trained Depth Estimation [39.845944724079814]
  自己教師付き深度推定は,画像列のみを入力として,高品質の深度マップを作成する上で大きな効果を示した。 しかし、その性能は通常、限界深度表現能力のために境界領域や細い構造を持つ物体を推定する際に低下する。 局所的および大域的な深度特徴表現を促進する意味誘導深度表現拡張法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T02:24:57Z)
• Deep Semi-supervised Knowledge Distillation for Overlapping Cervical Cell Instance Segmentation [54.49894381464853]
  本稿では, ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を, 知識蒸留による精度向上に活用することを提案する。 摂動に敏感なサンプルマイニングを用いたマスク誘導型平均教師フレームワークを提案する。 実験の結果,ラベル付きデータのみから学習した教師付き手法と比較して,提案手法は性能を著しく向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T13:27:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。