論文の概要: Visually-Guided Linguistic Disambiguation for Monocular Depth Scale Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02704v1
• Date: Mon, 05 May 2025 14:57:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.715537
• Title: Visually-Guided Linguistic Disambiguation for Monocular Depth Scale Recovery
• Title（参考訳）: モノクルディープススケール回復のための視覚誘導言語的曖昧さ
• Authors: Bojin Wu, Jing Chen,
• Abstract要約: VGLDは、記述とともに対応する画像から高レベルな意味情報を組み込むことで、テキスト情報の影響を安定化する。 このアプローチはテキストの曖昧さを解消し、線形変換パラメータ(スカラー)の集合を強く出力する。 以上の結果から,VGLDは複数のデータセットでトレーニングした場合に共通アライメントモジュールとして機能し,ゼロショットシナリオにおいても高い性能を達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8834278113855896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a robust method for monocular depth scale recovery. Monocular depth estimation can be divided into two main directions: (1) relative depth estimation, which provides normalized or inverse depth without scale information, and (2) metric depth estimation, which involves recovering depth with absolute scale. To obtain absolute scale information for practical downstream tasks, utilizing textual information to recover the scale of a relative depth map is a highly promising approach. However, since a single image can have multiple descriptions from different perspectives or with varying styles, it has been shown that different textual descriptions can significantly affect the scale recovery process. To address this issue, our method, VGLD, stabilizes the influence of textual information by incorporating high-level semantic information from the corresponding image alongside the textual description. This approach resolves textual ambiguities and robustly outputs a set of linear transformation parameters (scalars) that can be globally applied to the relative depth map, ultimately generating depth predictions with metric-scale accuracy. We validate our method across several popular relative depth models(MiDas, DepthAnything), using both indoor scenes (NYUv2) and outdoor scenes (KITTI). Our results demonstrate that VGLD functions as a universal alignment module when trained on multiple datasets, achieving strong performance even in zero-shot scenarios. Code is available at: https://github.com/pakinwu/VGLD.
• Abstract（参考訳）: 単分子深度スケール回復のためのロバストな手法を提案する。 単分子深度推定は,(1)正規化あるいは逆深度を提供する相対深度推定法と,(2)絶対深度で深度を復元する計量深度推定法とに分けることができる。 テキスト情報を利用して、相対深度マップのスケールを復元する、実用的な下流タスクのための絶対スケール情報を得ることは、非常に有望なアプローチである。 しかし、一つの画像は異なる視点や異なるスタイルの複数の記述を持つことができるため、異なるテキスト記述がスケール回復過程に大きく影響を与えることが示されている。 この問題に対処するため,本手法であるVGLDは,テキスト記述とともに対応する画像からの高レベルな意味情報を組み込むことで,テキスト情報の影響を安定化する。 このアプローチはテキストの曖昧さを解消し、相対深度マップにグローバルに適用可能な線形変換パラメータ(スカラー)の集合を強固に出力し、最終的に計量スケールの精度で深度予測を生成する。 室内シーン (NYUv2) と屋外シーン (KITTI) の両方を用いて, 人気の相対深度モデル (MiDas, DepthAnything) の検証を行った。 以上の結果から,VGLDは複数のデータセットでトレーニングした場合に共通アライメントモジュールとして機能し,ゼロショットシナリオにおいても高い性能を達成できることが示された。 コードは、https://github.com/pakinwu/VGLD.comで入手できる。

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