Boosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution via Content-Adaptive Multi-Resolution Merging

論文概要

DLベース単眼Depth推定は、学習した解像度と同程度の入力解像度では推定値は一貫した構造を持つが高周波は損なわれる、一方入力解像度が高くなると高周波はよく捉えられるが構造的な一貫性は低下する。そこで同じ画像を異なる２つの解像度でDepth推定をし推定値を合成する。

既存の単眼Depth推定ネットワークを再学習させる必要はない。計算上のオーバーヘッドをあまり増加させずに性能を大幅に向上させることができる。