【StereoDepth】stereo vs mono どっちが精度が良いのか？

On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation:An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach

NVIDIAさんのリサーチでstereo depth estimationとmono depth estimationのどっちの方が精度が良いのか調べたら、stereoの方が良かったのでmonoは諦めて、stereoのalgorithmの紹介をしますという論文だった。

今回の寄与は
・Unspervised => Unspervised(Image)+Supervised(LiDAR)
特に新しい事では無いが、LiDARとImageの両方をLossに使えば精度が上がる。

・ReLU+Bachnorm => ELU
BatchNormをなくす事でネットワークが早く学習出来るようになったらしい。
*詳細はELUの論文に記載があった。

・soft-agmax => machine-learned-argmax
意思決定を行う前に、ネットワークがコンテキストをより適切に組み込むことができる

結果

 精度はまあまあ良いが、凄みがあるわけでもない

結論

monoよりstereoの方が精度が良い。 machine-learned-argmaxを使うことによって精度がどうなるか実験してみたい。

参考文献

On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation:An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach https://arxiv.org/pdf/1803.09719.pdf