論文の概要: Vision-Language Embodiment for Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16535v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 18:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:57:07.860764
• Title: Vision-Language Embodiment for Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: 単眼深度推定のためのビジョン・ランゲージ・エボディメント
• Authors: Jinchang Zhang, Guoyu Lu,
• Abstract要約: 現在の深度推定モデルは、教師あり訓練における画像間関係に依存している。 本稿では,カメラモデルとその物理特性を深層学習モデルに具体化する手法を提案する。 このモデルでは,環境変化の即時変化に基づいて,実写シーンの深度をリアルタイムで計算することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.737279515161505
• License:
• Abstract: Depth estimation is a core problem in robotic perception and vision tasks, but 3D reconstruction from a single image presents inherent uncertainties. Current depth estimation models primarily rely on inter-image relationships for supervised training, often overlooking the intrinsic information provided by the camera itself. We propose a method that embodies the camera model and its physical characteristics into a deep learning model, computing embodied scene depth through real-time interactions with road environments. The model can calculate embodied scene depth in real-time based on immediate environmental changes using only the intrinsic properties of the camera, without any additional equipment. By combining embodied scene depth with RGB image features, the model gains a comprehensive perspective on both geometric and visual details. Additionally, we incorporate text descriptions containing environmental content and depth information as priors for scene understanding, enriching the model's perception of objects. This integration of image and language - two inherently ambiguous modalities - leverages their complementary strengths for monocular depth estimation. The real-time nature of the embodied language and depth prior model ensures that the model can continuously adjust its perception and behavior in dynamic environments. Experimental results show that the embodied depth estimation method enhances model performance across different scenes.
• Abstract（参考訳）: 深度推定はロボットの知覚と視覚タスクにおける中核的な問題であるが、単一画像からの3次元再構成は固有の不確実性を示す。 現在の深度推定モデルは、主に教師付きトレーニングのイメージ間関係に依存しており、しばしばカメラ自体が提供する本質的な情報を見渡す。 本研究では,カメラモデルとその物理特性を深層学習モデルに具現化する手法を提案する。 このモデルでは,カメラの内在特性のみを用いて,環境の即時変化に基づいて,映像のエンボディ深度をリアルタイムに算出することができる。 エンボディ化されたシーン深度とRGB画像の特徴を組み合わせることで、幾何学的および視覚的詳細の両方について包括的な視点を得ることができる。 さらに,環境内容と深度情報を含むテキスト記述をシーン理解の先駆けとして組み込んで,モデルによる物体の認識を深める。 この画像と言語の統合は、本質的に曖昧な2つのモダリティであり、その相補的な強度を単眼深度推定に利用している。 エンボディド言語と深度事前モデルのリアルタイムの性質は、モデルが動的環境における知覚と振る舞いを継続的に調整できることを保証する。 実験結果から, 埋め込み深度推定法は, 異なるシーン間でのモデル性能を向上させることが示された。

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