DO3D: Self-supervised Learning of Decomposed Object-aware 3D Motion and Depth from Monocular Videos

Conceitos essenciais

Proposing a self-supervised method to jointly learn 3D motion and depth from monocular videos, benefiting both depth and 3D motion estimation.

Resumo

The content discusses the limitations of existing methods in self-supervised depth estimation and proposes a new framework, DO3D, to address the challenges. It introduces a hybrid Transformer and CNN model for depth estimation and a motion estimation module with object-wise rigid and non-rigid motion prediction. The system aims to model 3D motion and geometry for accurate depth and motion estimation.

Estatísticas

우리 모델은 KITTI 벤치마크에서 절대 상대 깊이 오차 (abs rel)가 0.099로 모든 비교 연구 작업을 능가함.
깊이 추정 작업에서 우리 모델은 모든 평가된 설정에서 우수한 성능을 제공함.
깊이 추정 모델은 높은 해상도 설정에서 모든 비교 연구 작업을 능가함.

Citações

"Our system contains a depth estimation module to predict depth, and a new decomposed object-wise 3D motion (DO3D) estimation module to predict ego-motion and 3D object motion."
"Our model delivers superior performance in all evaluated settings, outperforming all compared research works in the high-resolution setting."

Principais Insights Extraídos De

DO3D

by Xiuzhe Wu,Xi... às arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05895.pdf

Perguntas Mais Profundas

어떻게 DO3D 프레임워크가 기존 방법론의 한계를 극복하는 데 도움이 되는가?

DO3D 프레임워크는 기존 방법론의 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다. 기존 방법론은 모든 객체를 정적 개체로 취급하여 동적인 실세계 장면의 특성을 무시하고 이동 객체의 기하학 및 움직임을 모델링하지 못했습니다. 그러나 DO3D는 객체별 3D 모션을 분리하여 학습하고 이를 통해 카메라 자세 및 3D 객체 모션을 별도로 예측하는 새로운 모션 분해 모듈을 제안합니다. 이를 통해 DO3D는 실제 세계 장면의 기하학 및 동적을 정확하게 모델링하고 깊이 및 3D 모션 추정에 이점을 제공합니다. 또한 DO3D는 비강체적 3D 객체 모션을 추정하는 데 어려움을 완화하기 위해 객체별 6-DoF 전역 변환과 픽셀별 지역 3D 모션 변형 필드로 분해합니다. 이러한 접근 방식은 동적 객체의 움직임을 효과적으로 모델링하고 정확한 예측을 가능하게 합니다.

기존 방법론과 비교하여 DO3D의 장점은 무엇인가?

DO3D의 주요 장점은 다음과 같습니다:

동적 객체의 움직임을 효과적으로 모델링: DO3D는 객체별 3D 모션을 분리하여 카메라 자세 및 객체 모션을 별도로 예측하여 동적 객체의 움직임을 정확하게 모델링합니다.
더 나은 깊이 및 모션 추정 성능: DO3D는 기하학적 일관성을 고려하여 깊이 및 3D 모션을 함께 학습하고 이를 결합하여 더 나은 성능을 제공합니다.
모션 분해 및 예측: DO3D는 객체별 6-DoF 전역 변환과 픽셀별 지역 3D 모션 변형 필드로 3D 객체 모션을 효과적으로 분해하고 예측하여 정확한 모션 예측을 가능하게 합니다.

이러한 3D 모션 및 깊이 추정 기술이 자율 주행 차량 및 로봇 분야에서 어떻게 활용될 수 있는가?

3D 모션 및 깊이 추정 기술은 자율 주행 차량 및 로봇 분야에서 다양하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 차량은 주변 환경의 깊이와 움직임을 정확하게 이해하여 안전 운전 및 장애물 회피를 개선할 수 있습니다. 또한, 로봇은 3D 모션 및 깊이 정보를 활용하여 환경 인식, 자율 조작, 및 작업 수행을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술은 더욱 정확하고 효율적인 자율 시스템의 구축을 도와줄 수 있으며, 미래의 스마트 시티 및 산업 자동화에 기여할 수 있습니다.