초록
자율 주행 차량에서 궤도 계획이나 장애물 회피를 위해 깊이 추정 방법을 사용할 때, 이 방법은 신뢰성이 있어야 합니다. 따라서, 깊이 출력의 품질을 추정하는 것이 매우 중요합니다. 본 논문에서는 무인 비행체(UAV) 응용 프로그램을 위한 최신 깊이 추정 방법인 M4Depth를 공동으로 깊이와 불확실성 추정을 수행하도록 개선하는 방법을 보여줍니다. 이를 위해, M4Depth가 생성한 시차에 대한 불확실성 추정치를 깊이에 대한 불확실성 추정치로 변환하는 솔루션을 제시하고, 이 방식이 표준 확률적 접근법보다 우수함을 입증합니다. 우리는 다양한 공개 데이터셋에서 수행한 실험을 통해 우리의 방법이 제로샷 전송(zero-shot transfer)에서도 일관된 성능을 발휘함을 보여주었습니다. 또한, 기존의 다중 뷰 깊이 추정 방법과 비교할 때 우리의 방법은 2.5배 더 빠르고 인과적이며, 다중 뷰 깊이 추정 벤치마크에서 유사한 성능을 나타내는 매력적인 가치를 제공합니다. 우리 방법의 코드는 https://github.com/michael-fonder/M4DepthU 에서 공개적으로 이용 가능합니다.