[CVPR2020読み会＠CV勉強会] 3D Packing for Self-Supervised Monocular Depth Estimation

Mobility Technologies Co., Ltd.
2020年7月4日全日本コンピュータビジョン勉強会
3D Packing for Self-Supervised Monocular Depth Estimation
株式会社Mobility Technologies
宮澤一之

宮澤一之
AI技術開発部
グループリーダー
株式会社Mobility Technologies
経歴
2019年4月〜2020年3月
AI研究開発エンジニア＠DeNA
2010年4月〜2019年3月
主任研究員@三菱電機
2010年3月
博士（情報科学）@東北大学
自己紹介
2
@kzykmyzw

紹介論文
3
CVPR2020 Open Access
GitHub

Mobility Technologies Co., Ltd.4
Unsupervised CNN: Geometry
to the Rescue
MonoDepth
SfMLearner
SfM-Net
vid2depth
Deep-VO-Feat
GeoNet
LEGO
MonoDepth2
Every Pixel Counts
Depth from Videos in
the Wild
Depth
Depth + Egomotion
Depth + Egomotion + Object Motion
Depth + Egomotion + Object Motion + Camera Intrinsic
struct2depth
(extended)
struct2depth
SfMLearner++
Every Pixel Counts++
SceneNet
2016 2017 2018 2019 2020
Explainability
Monocular Depth Estimation
Visualization of CNN for
mono-Depth Estimation
How do NNs see depth in
single images?
Uncertainty of Self
supervised mono-
Depth Estimation
PackNet-SfM
SuperDepth
SC-SfMLearner
DualNetworks

Mobility Technologies Co., Ltd.5
Unsupervised CNN: Geometry
to the Rescue
MonoDepth
SfMLearner
SfM-Net
vid2depth
Deep-VO-Feat
GeoNet
LEGO
MonoDepth2
Every Pixel Counts
Depth from Videos in
the Wild
Depth
Depth + Egomotion
Depth + Egomotion + Object Motion
Depth + Egomotion + Object Motion + Camera Intrinsic
struct2depth
(extended)
struct2depth
SfMLearner++
Every Pixel Counts++
SceneNet
2016 2017 2018 2019 2020
Explainability
Monocular Depth Estimation
Visualization of CNN for
mono-Depth Estimation
How do NNs see depth in
single images?
Uncertainty of Self
supervised mono-
Depth Estimation
PackNet-SfM
SuperDepth
SC-SfMLearner
DualNetworks

Tutorial on Monocular Depth Estimation @ CVPR2020
6
■ 単眼カメラ映像からのデプス推定に関するチュートリアル
■ Stereo supervision
■ Monocular supervision
■ Understanding single image depth estimation
■ Auxiliary supervision
■ Learning single image depth estimation in the wild
■ Mobile depth estimation
■ スライドおよび講演ビデオが公開 [link]

■ 単眼映像を使った教師なし学習によるデプスとエゴモーション推定の先駆け
■ 別視点画像を生成する処理を微分可能にし、学習プロセスに組み込み
SfMLearner
7
Tinghui Zhou, et al., “Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video,” CVPR2017

SfMLearner
8
Depth CNN：ターゲット画像からデプスマップを生成

SfMLearner
9
Pose CNN：ソース画像とターゲット画像間の相対的なカメラ運動を推定

View Synthesis as Supervision
10
I1
IN
It
Is
View Synthesis Objective学習用映像
画素
ターゲット画像
ソース画像をターゲット画像の視点にワープした画像
■ 推定したデプスとカメラ運動を使ってソース画像をターゲット画像の視点にワ
ープさせることで新たな画像を生成
■ ターゲット画像と生成画像の誤差をロスとすることで教師なしで学習

SfMLearnerによるデプス推定結果
11
デプスの解像度が低い

紹介論文
12

■ Main contribution
■ 高解像度なデプス推定を実現するためのアーキテクチャPackNetを提案
■ packing/unpackingにより画像が持つ空間情報を最大限活用しつつリアルタイム処理を実現
■ Second contribution
■ 単眼デプス推定におけるスケールの不定性という課題を解決
■ 車やロボット、スマホから得られる速度情報を利用したロスを導入
■ Third contribution
■ 最大250mの長距離LiDARにより収集した新たなデータセットを公開
■ アメリカに加え日本でもデータを取集
Contributions
13

PackNet-SfM
14

target image It
set of source images Is ∈ IS （実装では It-1, It+1）
estimated depth Dt
synthesized target image It
目的関数
15
^
^

target image It
estimated depth Dt
Appearance Matching Loss
16
^
^
オクルージョンの影響を軽減するためそれぞれのソー
ス画像に対して求めたロスの画素ごとの最小値を採用
推定したデプスによりソース画像をターゲット画像と
一致するようにワープさせた際の誤差（ワープ画像と
ターゲット画像間のSSIMとL1ロスの重み付き和）

target image It
estimated depth Dt
Appearance Matching Loss
17
^
^ ワープ対象領域外を
除外するマスク
ワープによって逆に誤差が大きくなる領域を除外する
マスク（静止シーンやカメラと等速で運動する物体を
除外するため）

target image It
estimated depth Dt
Depth Smoothness Loss
18
^
^
テクスチャの少ない領域では滑らかなデプスとな
るように制御するためのロス（画素勾配が小さい
場合にデプス勾配が大きくなるとペナルティも大
きくなる）
画素勾配
デプス勾配

■ Main contribution
■ 高解像度なデプス推定を実現するためのアーキテクチャPackNetを提案
■ packing/unpackingにより画像が持つ空間情報を最大限活用しつつリアルタイム処理を実現
Contributions
19

PackNet
20
画像 It デプス Dt
Conv2D
Packing
Residual Block
Unpacking
^

Packing
21

Packing
22
Ci x H x W 4Ci x H/2 x W/2
D x 4Ci x H/2 x W/2
4DCi x H/2 x W/2
Co x H/2 x W/2
■ poolingを使わず空間情報の損失を回避
■ 空間方向 → チャネル方向変換＋Conv3D
■ 逆順にすることでunpacking

■ 入力画像を再構成するencoder-decoderを学習
■ poolingとバイリニア補間によるアップサンプルでは再構成画像がぼやける
■ packing/unpackingを利用した場合はほぼ完全に入力画像を再構成可能
Packingの効果
23
入力画像 Max Pooling + Bilinear Upsample Pack + Unpack

■ Second contribution
■ 単眼デプス推定におけるスケールの不定性という課題を解決
■ 車やロボット、スマホから得られる速度情報を利用したロスを導入
Contributions
24

■ 推定するフレーム間の並進ベクトルの絶対値にロスを定義
■ 車両の速度を教師信号として利用し、速度と時刻から算出したフレーム間の移
動量を真値として与える
Velocity Supervision Loss
25
target image It
source image
Is
tt → s
^
フレーム間の並進ベクトル
速度
フレーム間の時刻差

Experiments
26
■ KITTI
■ train / val / eval：39,810 / 4,424 / 697フレーム
■ 5フレーム分のLiDAR点群を集約し真値デプスマップをrefine：652フレーム
■ NuScenes
■ KITTIで学習したモデルで推論することで汎化性能を評価：6,019フレーム
■ CityScapes
■ KITTIでの学習前にpretrainingとして利用：88,250フレーム
■ KITTIと同パラメータで20エポック学習
■ DDAD
■ 長距離LiDARを用いて独自にデータセットを構築
■ train / eval：17,050 / 4,150フレーム

■ Third contribution
■ 最大250mの長距離LiDARにより収集した新たなデータセットを公開
■ アメリカに加え日本でもデータを取集
Contributions
27 https://github.com/TRI-ML/DDAD

DDAD (Dense Depth for Autonomous Driving)
28
■ カメラ6台（1936 x 1216）＋デプスマップ（train/val = 17,050/4,150 frames）
■ デプスはLuminar社製のLuminar-H2で取得しており最大250m（従来は約80m）
■ アメリカ（ベイエリア、デトロイト、アナーバー）と日本（東京、お台場）で収集
https://github.com/TRI-ML/DDAD

■ ResNetベースの従来手法Monodepth2とデプスマップ（640 x 384）の精度を比較
■ 複数の評価尺度の全てにおいてPackNet-SfMはMonodepth2を上回る
■ 距離ごとの精度比較では遠方になるほどPackNet-SfMが優勢となる
DDADにおけるデプス推定精度
29
*1 *2 *3 *4 *5
*1 Absolute relative difference
*2 Squared relative difference
*3 Root Mean Squared Error (linear)
*4 Root Mean Squared Error (log)
*5 Inlier ratio (pred / ground truth < 1.25)

KITTI（オリジナル）における精度比較
30
M：単眼画像のみで学習
M+v：単眼画像と速度で学習
K：KITTIのみで学習
CS+K：CityScapesで事前学習してからKITTIでfine-tuning

31
データ投入で精度改善

32
デプス高解像度化で精度改善

KITTI（高精度版*）における比較
33
*5フレーム分の結果を集約することで真値を高精度化
D：真値デプスで教師あり学習

KITTI（高精度版*）における比較
34
*5フレーム分の結果を集約することで真値を高精度化
D：真値デプスで教師あり学習

各手法によるデプスマップの比較
35

■ パラメータ数を増やしていった場合、ResNetは約70Mで改善が頭打ち
■ PackNetはパラメータ数を増やすことでコンスタントに性能が改善していく
■ デプスマップを高解像化することによる改善効果もPackNetの方が顕著
パラメータ数と精度の関係
36
MR: 640 x 192
HR: 1280 x 384
60ms on Titan V100
(< 30ms using TensorRT)

■ packing/unpackingおよびConv3Dの導入による性能改善が顕著
■ ResNetベースの手法はImageNetによるpretrainingの効果が大きいのに対し、
PackNetはフルスクラッチでの学習でより高い精度を達成
Ablation Study
37
ImageNet pretraining →
ImageNet pretraining →
packing/unpackingを
畳み込みのストライド
とアップサンプリング
に置き換え
→
Conv3Dのフィルタ
数を増加（D=0は
Conv3D未使用）

■ CityScapesとKITTIで学習したモデルを使ってNuScenesに対する性能を評価
■ ImageNetでpretrainingしたResNetベースの手法よりも高い汎化性能
未知データに対する汎化性能
38

■ ロスに対する工夫などが多かった従来手法に対し、新しいアーキテクチャを提
案することで高解像度なデプスマップ生成を実現
■ packing/unpackingとConv3Dにより空間方向の情報を最大限活用
■ 容易に取得可能なカメラの移動速度を教師信号とすることでスケールの不定性
という単眼デプス推定における根本的な問題を解決
■ 次世代LiDARを使った長距離デプス（〜250m）データセットを独自に構築
まとめ
39
2017201820192020

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40

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