論文の概要: FUSE: Label-Free Image-Event Joint Monocular Depth Estimation via Frequency-Decoupled Alignment and Degradation-Robust Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19739v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 15:04:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:09.392288
• Title: FUSE: Label-Free Image-Event Joint Monocular Depth Estimation via Frequency-Decoupled Alignment and Degradation-Robust Fusion
• Title（参考訳）: FUSE: 周波数デカップリングアライメントと劣化ロバスト融合によるラベルなし画像イベント結合単分子深度推定
• Authors: Pihai Sun, Junjun Jiang, Yuanqi Yao, Youyu Chen, Wenbo Zhao, Kui Jiang, Xianming Liu,
• Abstract要約: 画像強調共同深度推定法は、頑健な知覚に相補的なモダリティを利用するが、一般化可能性の課題に直面している。 自己教師伝達(PST)と周波数分離融合モジュール(FreDFuse)を提案する。 PSTは、画像基盤モデルとの遅延空間アライメントによるクロスモーダルな知識伝達を確立し、データ不足を効果的に軽減する。 FreDFuseは、低周波構造成分から高周波特性を明示的に分離し、物理認識融合によるモダリティ周波数ミスマッチを解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.87313550399871
• License:
• Abstract: Image-event joint depth estimation methods leverage complementary modalities for robust perception, yet face challenges in generalizability stemming from two factors: 1) limited annotated image-event-depth datasets causing insufficient cross-modal supervision, and 2) inherent frequency mismatches between static images and dynamic event streams with distinct spatiotemporal patterns, leading to ineffective feature fusion. To address this dual challenge, we propose Frequency-decoupled Unified Self-supervised Encoder (FUSE) with two synergistic components: The Parameter-efficient Self-supervised Transfer (PST) establishes cross-modal knowledge transfer through latent space alignment with image foundation models, effectively mitigating data scarcity by enabling joint encoding without depth ground truth.Complementing this, we propose the Frequency-Decoupled Fusion module (FreDFuse) to explicitly decouple high-frequency edge features from low-frequency structural components, resolving modality-specific frequency mismatches through physics-aware fusion. This combined approach enables FUSE to construct a universal image-event encoder that only requires lightweight decoder adaptation for target datasets. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance with 14% and 24.9% improvements in Abs.Rel on MVSEC and DENSE datasets. The framework exhibits remarkable zero-shot adaptability to challenging scenarios including extreme lighting and motion blur, significantly advancing real-world deployment capabilities. The source code for our method is publicly available at: https://github.com/sunpihai-up/FUSE
• Abstract（参考訳）: 画像出力継手深度推定法は、頑健な知覚に相補的モダリティを利用するが、2つの要因から生じる一般化可能性の課題に直面している。 1) クロスモーダル監視が不十分な注釈付き画像深度データセット 2) 静的画像と時空間パターンの異なる動的イベントストリームの固有周波数ミスマッチは, 機能融合に寄与する。 パラメータ効率のよい自己監督型トランスファー (PST) は、画像基盤モデルとの遅延空間アライメントによるクロスモーダルな知識伝達を確立し、ディープグラウンドの真理を伴わずにジョイントエンコーディングを可能とし、データ不足を効果的に軽減する。これに対し、低周波構造成分から高周波数エッジ特徴を明示的に分離し、物理認識融合によるモダリティ特異的周波数ミスマッチを解消する周波数分離型融合モジュール (FreDFuse) を提案する。 この組み合わせのアプローチにより、FUSEはターゲットデータセットに対して軽量なデコーダ適応のみを必要とするユニバーサルなイメージイベントエンコーダを構築することができる。 MVSECおよびDENSEデータセット上でのAbs.Relの14%と24.9%の改善により、最先端のパフォーマンスが実証された。 このフレームワークは、極端な照明や動きのぼかし、現実世界の展開能力を大幅に向上するといった、挑戦的なシナリオに対して、目覚ましいゼロショット適応性を示す。 私たちのメソッドのソースコードは、https://github.com/sunpihai-up/FUSEで公開されています。

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