#318
summarized by : Shintaro Yamamoto
Geometry-Aware Symmetric Domain Adaptation for Monocular Depth Estimation

どんな論文か?

合成データを利用することで、リアルデータの教師ラベルなしでdepth推定を学習することを試みる研究。cycle GANのように、合成→リアル及びリアル→合成の2つのドメイン変換を考えることで、合成データ及びリアルデータそれぞれでのdepth推定を行う。
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新規性

合成データをリアルデータに変換のみを考えるのではなく、リアルデータから推定したdepth情報を用いて視点を変えた画像を作成し、エピポーラ幾何に基づいた幾何学的制約を加えることで、合成→リアルのドメイン変換時に詳細な情報が損なわれてしまうのを防ぐことを可能とした。

結果

KITTIとMake 3Dの2種類のデータセットで評価し、従来手法よりも予測エラーが小さくなった。

その他(なぜ通ったか?等)