Adattare i modelli di completamento della profondità al momento del test

Quando alleniamo un modello su un certo insieme di dati, spesso non funziona bene quando proviamo a usarlo su altri dati. Questo perché i due set di dati possono essere abbastanza diversi. Questo problema è comune in molti campi, soprattutto quando vogliamo usare il deep learning per riempire le informazioni di profondità mancanti dalle immagini.

Un approccio comune per affrontare queste differenze, noto come adattamento di dominio (DA), richiede accesso ai set di dati originali. Questo può essere un problema se quei set di dati non sono più disponibili. Altri metodi, chiamati DA senza sorgente, potrebbero richiedere molti tentativi per passare attraverso il nuovo set di dati, il che può richiedere tempo.

Introduciamo un nuovo approccio chiamato adattamento online al momento del test per il Completamento della profondità. Questo significa che miglioreremo come un modello funziona man mano che riceve nuovi dati durante i test. Il nostro compito specifico è indovinare una mappa di profondità completa da una singola immagine, così come una mappa di profondità sparsa ad essa collegata. Il nostro metodo mira a ridurre il divario di prestazioni in un solo passaggio.

#Comprendere il cambiamento di dominio

Innanzitutto, abbiamo esaminato come i diversi tipi di dati influenzano le prestazioni del modello. Abbiamo notato che i dati di profondità sparsa si spostano meno rispetto ai dati dell'immagine. Questo significa che durante i test, se usiamo solo la profondità sparsa, il modello funziona meglio rispetto a quando includiamo i dati dell'immagine. Infatti, omettere l'immagine spesso porta a risultati migliori. Tuttavia, quando operiamo nel dominio originale, scopriamo che rimuovere l'immagine influisce negativamente sulle prestazioni.

Questo solleva una domanda importante: come possiamo usare il tipo di dato meno influenzato dal cambiamento (profondità sparsa) per aiutare ad allineare i tipi di dati più influenzati (come le immagini)?

#Il nostro approccio

Per affrontare questo, proponiamo un metodo di adattamento al momento del test che impara dalle caratteristiche di profondità sparsa, che sono più stabili. Creiamo una mappatura dalle caratteristiche di profondità sparsa a quelle combinate di immagine e profondità sparsa, addestrate sui dati originali. Durante i test, utilizziamo questa mappatura per guidare l'addestramento del modello, allineando i nuovi dati di test con i dati originali.

Il nostro metodo è stato testato sia in ambienti interni che esterni. Abbiamo visto un miglioramento medio del 21,1% rispetto ai metodi standard.

#Fondamenti del completamento della profondità

Comprendere la piena struttura tridimensionale (3D) del nostro ambiente ha molte applicazioni, come aiutare i robot a trovare la loro strada o migliorare il funzionamento dei dispositivi di realtà virtuale. La maggior parte dei sistemi progettati per questo scopo utilizza sensori per raccogliere dati. Questi sensori possono misurare la distanza utilizzando tecnologia laser o radar o utilizzare telecamere per dati visivi.

Sebbene i sensori di distanza possano fornire punti 3D accurati, i dati risultanti sono spesso scarsi. D'altra parte, possiamo stimare forme 3D da immagini attraverso metodi come Structure-from-Motion (SfM) o Visual Inertial Odometry (VIO). L'obiettivo del completamento della profondità è riempire i vuoti nei dati scarsi per fornire una mappa 3D più chiara.

#Allenare modelli per il completamento della profondità

Per allenare modelli per il completamento della profondità, i ricercatori di solito hanno due opzioni: addestramento supervisionato o non supervisionato. L'addestramento supervisionato utilizza dati di verità a terra esatti, che possono essere costosi e difficili da ottenere. I metodi non supervisionati possono funzionare con immagini non contrassegnate, ma hanno bisogno che certe assunzioni siano soddisfatte su come sono state prese le immagini.

Indipendentemente dal metodo di allenamento, i modelli spesso mostrano un calo delle prestazioni quando vengono testati su diversi set di dati a causa delle differenze di dominio. Se abbiamo solo un'immagine singola e una mappa di profondità sparsa disponibili per il nuovo dominio, adattare questi modelli può essere piuttosto difficile.

#Adattare ai dati di test

Ci concentriamo sull'adattare i nostri modelli al momento del test, il che significa che gestiamo le informazioni man mano che arrivano senza poter guardare indietro a quello che abbiamo già visto. L'obiettivo è adattare rapidamente l'addestramento precedente del modello per adattarsi ai nuovi dati con cui stiamo attualmente lavorando.

#Osservazioni chiave

Attraverso i nostri studi, abbiamo fatto alcune osservazioni chiave riguardo agli effetti del cambiamento di dominio:

1. Gli errori aumentano quando usiamo sia dati di immagine che di profondità sparsa come input rispetto all'utilizzare solo la profondità sparsa. Questo suggerisce che i dati dell'immagine sono più influenzati dal cambiamento di dominio.
2. Nel dominio originale, utilizzare entrambi gli input dà migliori prestazioni, ma nel nuovo dominio, usare solo la profondità sparsa dà risultati migliori.

#Usare la profondità sparsa per l'adattamento

Il nostro metodo si adatta utilizzando in modo efficace i dati di profondità sparsa. L'idea è sfruttare la forza della profondità sparsa, che è meno influenzata dai cambiamenti, per guidare il modello man mano che riceve nuovi input. Utilizziamo una mappatura appresa che proietta le caratteristiche dei dati di profondità sparsa per essere compatibili con le caratteristiche dei dati sia di immagine che di profondità.

Durante l'adattamento, alleniamo una parte del modello chiamata Strato di Adattamento per aiutare a connettere i nuovi dati con le caratteristiche esistenti dell'addestramento originale.

#Implementare l'adattamento

Per far funzionare il nostro approccio, lo dividiamo in tre fasi:

1. Addestramento iniziale: Iniziamo con un modello pre-addestrato e aggiungiamo lo strato di adattamento. Questa parte è addestrata utilizzando i dati originali.
2. Preparazione: Impariamo come mappare le caratteristiche di profondità sparsa a quelle che includono immagini e profondità sparsa dai dati di addestramento.
3. Adattamento durante il testing: Quando distribuiamo il modello in un nuovo ambiente di test, congeliamo le impostazioni di addestramento originali e alleniamo solo lo strato di adattamento utilizzando le mappature che abbiamo appreso.

#Prestazioni e risultati

Abbiamo testato il nostro modello in vari scenari, sia all'interno che all'esterno, per vedere quanto bene si adatta. Nei test tra set di dati reali e sintetici, così come in diversi layout di scene, il nostro approccio di adattamento ha costantemente superato altri metodi di riferimento di un 21,09% in media.

#Lavori correlati

Studi precedenti hanno sviluppato diversi approcci per adattare i modelli a nuovi ambienti, come l'adattamento di dominio non supervisionato e l'adattamento senza sorgente. Anche se hanno mostrato qualche successo, molti dipendono ancora dall'accesso ai dati sorgente originali, il che può essere una grande limitazione.

A differenza di altri metodi, il nostro focus è esclusivamente sull'adattamento ai dati di test senza accesso ai dati sorgente, il che rende il nostro approccio distintivo ed efficace.

#Insight dagli studi di sensibilità

Abbiamo condotto esperimenti per vedere come le reti di completamento della profondità reagiscono ai diversi tipi di input, come immagini e profondità sparsa. Quando abbiamo regolato gli input rimuovendo sia l'immagine che la profondità, i risultati hanno evidenziato quanto siano cruciali i dati di profondità sparsa per ottenere risultati accurati. Mentre combinare sia l'immagine che la profondità dà i migliori risultati durante l'allenamento, spesso introduce errori durante il testing in diversi domini.

#Sfide e limitazioni

Sebbene il nostro metodo mostri promesse, ci sono limitazioni. Se i dati di addestramento originali non condividono elementi comuni con i nuovi dati di testing, i benefici della profondità sparsa potrebbero essere minimi. Inoltre, la maggior parte dei modelli è addestrata su set di dati privati, il che complica il processo di adattamento per altri ricercatori. Il nostro obiettivo è rilasciare il nostro codice e modelli per aiutare la comunità di ricerca ad applicare questi metodi.

#Conclusioni

In sintesi, abbiamo presentato un approccio innovativo per adattare i modelli di completamento della profondità al momento del test. Considerando come diversi tipi di input rispondono ai cambiamenti nel dominio, abbiamo appreso come utilizzare i dati meno sensibili (profondità sparsa) per guidare l'apprendimento del nostro modello.

Il nostro metodo dimostra che possiamo adattarci efficacemente a vari set di dati senza bisogno di accesso ai dati di addestramento originali. Conducting tests in both indoor and outdoor environments, siamo stati in grado di dimostrare l'efficacia del nostro approccio, raggiungendo miglioramenti sostanziali nelle prestazioni.

Nel lavoro futuro, ci concentreremo sul rendere i nostri metodi applicabili a set di dati più vari e forniremo le nostre scoperte alla comunità di ricerca. Crediamo che questo approccio incoraggerà ulteriori interessi nell'adattamento al momento del test in compiti multi-modali, specialmente nel completamento della profondità e oltre.

#Materiali supplementari

A. Velocità di adattamento: Abbiamo misurato il tempo impiegato dal nostro metodo rispetto ai metodi precedenti per mostrare la sua efficienza.

B. Ulteriori osservazioni sugli input immagine/range: Studi aggiuntivi con diversi livelli di dati di profondità sparsa evidenziano le risposte del modello a diverse condizioni di input.

C. Set di dati: Una breve panoramica dei set di dati utilizzati per testare i nostri metodi.

D. Dettagli di implementazione: I parametri iper e le impostazioni notevoli per la riproduzione dei risultati.

E. Discussione sugli embedding proxy: La visualizzazione degli embedding appresi aiuta a illustrare la loro efficacia nell colmare i gap di dominio.

F. Studi di ablation: Valutiamo l'importanza di componenti diverse nel nostro approccio.

G. Risultati tra KITTI e VKITTI: Forniamo risultati aggiuntivi confrontando le prestazioni tra questi set di dati.

H. Adattamento utilizzando diversi set di dati sorgente: Esploriamo i risultati dell'addestramento su set di dati aggiuntivi come Waymo.

I. Risultati preliminari quantitativi: Figure dettagliate sui metriche di prestazione aiutano a chiarire le nostre scoperte.