論文の概要: LuMon: A Comprehensive Benchmark and Development Suite with Novel Datasets for Lunar Monocular Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09352v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 14:24:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.900855
• Title: LuMon: A Comprehensive Benchmark and Development Suite with Novel Datasets for Lunar Monocular Depth Estimation
• Title（参考訳）: LuMon: Lunar単分子深度推定のための新しいデータセットを備えた総合ベンチマークと開発スイート
• Authors: Aytaç Sekmen, Fatih Emre Gunes, Furkan Horoz, Hüseyin Umut Işık, Mehmet Alp Ozaydin, Onur Altay Topaloglu, Şahin Umutcan Üstündaş, Yurdasen Alp Yeni, Halil Ersin Soken, Erol Sahin, Ramazan Gokberk Cinbis, Sinan Kalkan,
• Abstract要約: 月探査のためのMDE手法を評価するための総合的なベンチマークフレームワークであるLuMonについて述べる。 本稿では,実際のChang'e-3ミッションとCHERIダークアナログデータセットから,高品質なステレオグラウンド真理深度を特徴とする新しいデータセットを紹介する。 私たちは、クレーター、岩、極端な陰影、そして様々な深さ範囲といったミッションクリティカルな課題に対して、パフォーマンスを厳格に評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.338068283985413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular Depth Estimation (MDE) is crucial for autonomous lunar rover navigation using electro-optical cameras. However, deploying terrestrial MDE networks to the Moon brings a severe domain gap due to harsh shadows, textureless regolith, and zero atmospheric scattering. Existing evaluations rely on analogs that fail to replicate these conditions and lack actual metric ground truth. To address this, we present LuMon, a comprehensive benchmarking framework to evaluate MDE methods for lunar exploration. We introduce novel datasets featuring high-quality stereo ground truth depth from the real Chang'e-3 mission and the CHERI dark analog dataset. Utilizing this framework, we conduct a systematic zero-shot evaluation of state-of-the-art architectures across synthetic, analog, and real datasets. We rigorously assess performance against mission critical challenges like craters, rocks, extreme shading, and varying depth ranges. Furthermore, we establish a sim-to-real domain adaptation baseline by fine tuning a foundation model on synthetic data. While this adaptation yields drastic in-domain performance gains, it exhibits minimal generalization to authentic lunar imagery, highlighting a persistent cross-domain transfer gap. Our extensive analysis reveals the inherent limitations of current networks and sets a standard foundation to guide future advancements in extraterrestrial perception and domain adaptation.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定(MDE)は、電気光学カメラを用いた月面探査に不可欠である。 しかし、地球上のMDEネットワークを月へ展開すると、厳しい影、無テクスチャなリゴリス、大気の散乱がゼロとなるため、ドメインギャップが深刻になる。 既存の評価は、これらの条件を再現できず、実際の計量基底真理を欠いているアナログに依存している。 月探査のためのMDE手法を評価するための総合的なベンチマークフレームワークであるLuMonについて述べる。 本稿では,実際のChang'e-3ミッションとCHERIダークアナログデータセットから,高品質なステレオグラウンド真理深度を特徴とする新しいデータセットを紹介する。 このフレームワークを利用することで、合成、アナログ、および実際のデータセット間で最先端アーキテクチャの体系的なゼロショット評価を行う。 私たちは、クレーター、岩、極端な陰影、そして様々な深さ範囲といったミッションクリティカルな課題に対して、パフォーマンスを厳格に評価します。 さらに,合成データに基づく基礎モデルの微調整により,実領域適応ベースラインを確立する。 この適応はドメイン内での大幅なパフォーマンス向上をもたらすが、実際の月像への最小限の一般化を示し、永続的なクロスドメイン転送ギャップを浮き彫りにする。 我々の広範な分析は、現在のネットワークの本質的な限界を明らかにし、地球外知覚とドメイン適応の今後の進歩を導くための標準基盤を定めている。

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