Utilizando aprendizado profundo na estimativa de profundidade monocular - Guzzo, Luiz Antonio (2023)
RESUMO: A estimativa de profundidade é uma tarefa fundamental e desafiadora na visão computacional, com implicações significativas em uma variedade de aplicações, incluindo a compreensão e reconstrução de cenas. A capacidade de inferir a profundidade de uma cena a partir de uma única imagem é crucial para a compreensão do ambiente 3D e para a interação eficaz com ele. Com o surgimento das redes convolucionais, muitas abordagens foram propostas para melhorar os resultados na estimativa de profundidade. No entanto, muitas dessas técnicas desconsideram os custos computacionais, resultando em redes cada vez maiores para aprender pistas monoculares implicitamente. Neste trabalho é apresentado uma abordagem alternativa que utiliza a arquitetura UNet++, empregando uma rede MobileNetV2 como codificador. Esta abordagem, denominada MobU++, gera uma estrutura mais leve, com um número menor de parâmetros, mantendo a eficácia na estimativa de profundidade. Os experimentos realizados na base NYU Depth V2 demonstraram ser possível alcançar resultados comparáveis ou melhores do que trabalhos anteriores, mantendo uma estrutura mais simples e eficiente. Especificamente, o modelo alcançou 0.517 de RMSE utilizando apenas 4.995 Milhões de Parâmetros. Além disso, foi utilizada uma outra estratégia que envolve a utilização de uma arquitetura UNet gerada por um algoritmo genético já treinado, denomiada GAUnet. Nessa proposta, o gene final produzido pelo algoritmo genético em um modelo treinável foi adaptado para a tarefa de estimativa de profundidade monocular. A intenção é verificar se a capacidade dos algoritmos genéticos de explorar eficientemente o espaço de design da arquitetura da rede e de descobrir arquiteturas que pode contribuir para o aumento da eficiência e a eficácia da estimativa de profundidade. Embora essa arquitetura tenha conseguido reduzir a quantidade de parâmetros em 12,61x (396 mil) em comparação com a MobU++, ela apresentou um RMSE de 0.725, indicando que um menor número de parâmetros não necessariamente leva a um melhor desempenho na estimativa de profundidade.