- …
- …
#146
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
Deepな単眼SLAM/VOをオンライン学習するためのself-supervised frameworkを提案した論文．
self-supervised learningに使用するDepthを単眼深度推定とオプティカルフローの組み合わせで得るのがポイント．
新規性
単眼深度推定とオプティカルフローを組み合わせたBaysian depth refinementの提案．
および，それをオンライン学習するためのGauss-Newton層の提案．
結果
2つのデータセット間での汎化性能のSoTAを達成（Cityscape to KITTI/KITTI to TUM）．かつ，KITTI datasetとNYUv2 datasetでの深度推定精度のSoTAを達成．
提案手法はORB-SLAM2やDSOに対してテクスチャの乏しいシーン，急激な照明変化や動きに強い傾向にある．
その他（なぜ通ったか？等）
単眼深度推定とオプティカルフローの推定において，結果だけでなくuncertaintyを出力するように変更し，ベイズ推定で統合するアイデアが面白い．
- …
- …