Enhancing Distance Prediction through Monocular Depth Estimation based on Graph Convolutional Networks

Abstract

A mesura que la robòtica i els vehicles autònoms avancen, la necessitat de mesures precises de profunditat és més destacada. L'estimació de la profunditat, una tasca fonamental en la visió per ordinador, és crucial per assolir aquesta precisió. Les tècniques d'aprenentatge profund, especialment l'estimació de la profunditat monocular autoaprenent (MDE), ofereixen una solució innovadora, permetent estimar la profunditat d'objectes en una imatge sense necessitat de càmeres estereoscòpiques o 3D costoses.

Les xarxes de convolució de grafs (GCNs) han millorat encara més la precisió dels models d'estimació de profunditat mitjançant l'adaptació de dades no euclidianes, i la combinació de diverses funcions de pèrdua ha millorat la fiabilitat de les prediccions de profunditat.

Aquest estudi explora les àmplies aplicacions de l'estimació de profunditat monocular autoaprenent i ofereix una revisió completa dels avenços recents en aquest àmbit mitjançant tècniques d'aprenentatge profund. També aborda les limitacions dels models de MDE basats en aprenentatge profund, incloent reptes com la precisió, l'eficiència computacional, la viabilitat en temps real, l'adaptació a dominis i la generalització.

A més, la recerca presenta una innovadora aproximació de MDE que fa servir GCNs per estimar mapes de profunditat a partir de vídeos monoculars, superant els mètodes estat de l'art existents. També s'introdueix un nou marc d'aprenentatge profund que integra l'estimació de profunditat i la detecció d'objectes en una sola imatge, aconseguint una precisió impressionant, especialment a l'aire lliure.

En resum, aquest estudi destaca l'eficàcia de l'aproximació MDE autoaprenent basada en xarxes de convolució de grafs i compara els resultats amb els mètodes estat de l'art, posant l'èmfasi en les notables avantatges de la tècnica proposada d'estimació de la profunditat.

A medida que avanzan la robótica y los vehículos autónomos, se hace más evidente la necesidad de mediciones precisas de profundidad. La estimación de profundidad (EP), una tarea fundamental en visión por computadora, desempeña un papel crucial en lograr esta precisión. Las técnicas de aprendizaje profundo (DL) ofrecen una solución viable, especialmente la estimación de profundidad monocular auto-supervisada (MDE), que permite estimar la profundidad de objetos en una escena a partir de una sola imagen, eliminando la necesidad de cámaras costosas. Las redes de convolución de grafos (GCNs) han mejorado la precisión de los modelos de EP al manejar datos no euclidianos, y la combinación de múltiples funciones de pérdida ha mejorado la confiabilidad de las predicciones de profundidad.

Este estudio explora las amplias aplicaciones de MDE auto-supervisada y revisa los avances recientes en el campo utilizando técnicas de DL. Examina aspectos clave como las formas de los datos de entrada, los métodos de entrenamiento y los criterios de evaluación, al tiempo que aborda las limitaciones de los modelos de MDE basados en DL, como desafíos de precisión, eficiencia computacional, viabilidad en tiempo real, adaptación de dominio y generalización.

La investigación presenta un enfoque innovador de MDE que utiliza GCNs para estimar mapas de profundidad a partir de videos monoculares, superando a los métodos existentes. Además, se presenta un nuevo marco de aprendizaje profundo que integra la EP y la detección de objetos en una sola imagen, logrando una precisión impresionante, especialmente en escenarios al aire libre. En resumen, este estudio resalta la eficiencia del enfoque de MDE auto-supervisada basado en redes de convolución de grafos y ofrece comparaciones cuantitativas y cualitativas con los métodos actuales, subrayando las notables ventajas de la técnica propuesta para la predicción de profundidad.

As the field of robotics and autonomous vehicles advances, the demand for precise depth measurements becomes increasingly pronounced. Depth estimation (DE), a fundamental task in computer vision, plays a pivotal role in achieving this accuracy, with deep learning (DL) techniques offering a viable solution. Particularly, self-supervised monocular depth estimation (MDE) represents cutting-edge technology, allowing the estimation of object depth in a scene from a single image, eliminating the need for expensive stereoscopic or 3D cameras. Graph convolutional networks (GCNs) have further improved the accuracy of DE models by accommodating non-Euclidean data, while combining multiple loss functions has enhanced the reliability of depth predictions.

This study explores the extensive applications of self-supervised MDE and provides a comprehensive review of recent advancements in the field using DL techniques. It delves into key aspects like input data shapes, training methods, and evaluation criteria while also addressing the limitations of DL-based MDE models, including challenges related to accuracy, computational efficiency, real-time feasibility, domain adaptation, and generalization. Furthermore, the research introduces an innovative MDE approach leveraging GCNs for estimating depth maps from monocular videos, outperforming existing state-of-the-art methods. Additionally, a novel deep learning framework is presented, seamlessly integrating DE and object detection within a single image, achieving impressive accuracy, particularly in outdoor scenarios. In summary, this study underscores the efficiency of the self-supervised MDE approach based on graph convolutional networks, providing both quantitative and qualitative comparisons with state-of-the-art methods, emphasizing the considerable advantages of the proposed depth prediction technique.