論文の概要: Seurat: From Moving Points to Depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14687v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 17:37:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 20:48:20.248734
• Title: Seurat: From Moving Points to Depth
• Title（参考訳）: Seurat: 移動点から深さへ
• Authors: Seokju Cho, Jiahui Huang, Seungryong Kim, Joon-Young Lee,
• Abstract要約: 本研究では,2次元軌跡の空間的関係と時間的変化を調べ,相対的な深度を推定する手法を提案する。 提案手法は,様々な領域にわたる時間的スムーズかつ高精度な深度予測を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.65189052568209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate depth estimation from monocular videos remains challenging due to ambiguities inherent in single-view geometry, as crucial depth cues like stereopsis are absent. However, humans often perceive relative depth intuitively by observing variations in the size and spacing of objects as they move. Inspired by this, we propose a novel method that infers relative depth by examining the spatial relationships and temporal evolution of a set of tracked 2D trajectories. Specifically, we use off-the-shelf point tracking models to capture 2D trajectories. Then, our approach employs spatial and temporal transformers to process these trajectories and directly infer depth changes over time. Evaluated on the TAPVid-3D benchmark, our method demonstrates robust zero-shot performance, generalizing effectively from synthetic to real-world datasets. Results indicate that our approach achieves temporally smooth, high-accuracy depth predictions across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 単眼ビデオからの正確な深度推定は、ステレオプシスのような重要な深度手がかりが欠落しているため、単一視幾何学に固有の曖昧さのため、依然として困難である。 しかし、人間は移動する物体の大きさや間隔の変動を観察することで、相対的な深さを直感的に知覚することが多い。 そこで本研究では,2次元軌跡の空間的関係と時間的変化を調べることによって,相対的な深度を推定する手法を提案する。 具体的には、市販の点追跡モデルを用いて2次元軌跡を捕捉する。 そこで本手法では, 時空間変圧器を用いてこれらの軌道を処理し, 時間とともに直接深度変化を推定する。 TAPVid-3Dベンチマークで評価し, 実世界の合成データセットを効果的に一般化し, 強靭なゼロショット性能を示す。 その結果,本手法は時間的にスムーズで高精度な深度予測を実現することが示唆された。

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