論文の概要: BRIDGE -- Building Reinforcement-Learning Depth-to-Image Data Generation Engine for Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25077v2
• Date: Tue, 30 Sep 2025 14:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:44:59.890482
• Title: BRIDGE -- Building Reinforcement-Learning Depth-to-Image Data Generation Engine for Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: BRIDGE -- 単眼深度推定のための強化学習深度画像生成エンジン
• Authors: Dingning Liu, Haoyu Guo, Jingyi Zhou, Tong He,
• Abstract要約: BRIDGEはRL最適化Deep-to-image(D2I)生成フレームワークである。 現実的かつ幾何学的に正確なRGB画像を20万枚以上合成する。 我々は,このデータセット上で,ハイブリッド監視戦略を用いて深度推定モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.554501937884172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular Depth Estimation (MDE) is a foundational task for computer vision. Traditional methods are limited by data scarcity and quality, hindering their robustness. To overcome this, we propose BRIDGE, an RL-optimized depth-to-image (D2I) generation framework that synthesizes over 20M realistic and geometrically accurate RGB images, each intrinsically paired with its ground truth depth, from diverse source depth maps. Then we train our depth estimation model on this dataset, employing a hybrid supervision strategy that integrates teacher pseudo-labels with ground truth depth for comprehensive and robust training. This innovative data generation and training paradigm enables BRIDGE to achieve breakthroughs in scale and domain diversity, consistently outperforming existing state-of-the-art approaches quantitatively and in complex scene detail capture, thereby fostering general and robust depth features. Code and models are available at https://dingning-liu.github.io/bridge.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定(MDE)はコンピュータビジョンの基本課題である。 従来の手法はデータの不足と品質によって制限されており、その堅牢性を妨げる。 そこで本研究では,RL最適化深度画像生成フレームワークBRIDGEを提案する。 そして,このデータセット上で,教師の擬似ラベルと地上の真理深度を統合した総合的かつ堅牢な学習を行うハイブリッド監視戦略を用いて,深度推定モデルを訓練する。 この革新的なデータ生成とトレーニングのパラダイムにより、BRIDGEはスケールとドメインの多様性のブレークスルーを達成でき、既存の最先端のアプローチを定量的に、複雑なシーンの詳細なキャプチャで一貫して上回り、汎用的で堅牢な深度特徴を育むことができる。 コードとモデルはhttps://dingning-liu.github.io/bridge.github.io/で公開されている。

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