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単眼深度推定について、Papers with Codeにおいて優れた精度を示しており実装も公開されていたAdaBinsと... 単眼深度推定について、Papers with Codeにおいて優れた精度を示しており実装も公開されていたAdaBinsという手法を調べたのでメモしておく。以降単眼深度推定を単に深度推定と呼ぶ。 まとめ 先行研究より、深度推定は深度(目的変数)を複数のビンに分割することで回帰ではなく分類問題として扱うことができる 入力画像に対して適応的にビンの間隔を計算できるモジュール:AdaBinsを提案 分類形式での予測だと予測値が離散的になってしまうので、attentionによってビンの予測を統合することで最終的に滑らかな深度推定を得る 屋内、屋外の両方のデータセットで精度向上 動かしてみたデモは以下に配置。 Methodology Motivation 深度推定を回帰ではなく分類形式で行うというアプローチはFu et. al. (2018)で提案されている。彼らは学習前に目的変数である深度を適当な数