EC-Depth: Exploring the consistency of self-supervised monocular depth estimation in challenging scenes

📄 arXiv: 2310.08044v2 📥 PDF

作者: Ziyang Song, Ruijie Zhu, Chuxin Wang, Jiacheng Deng, Jianfeng He, Tianzhu Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-12 (更新: 2024-03-18)

备注: Project page: https://ruijiezhu94.github.io/ECDepth_page

💡 一句话要点

提出EC-Depth以解决自监督单目深度估计在复杂场景中的一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 自监督学习 单目深度估计 深度一致性 伪标签过滤 自动驾驶 机器人技术 复杂场景

📋 核心要点

  1. 现有自监督单目深度估计方法在复杂场景下表现不佳，尤其是在恶劣天气条件下。
  2. 本文提出EC-Depth框架，通过深度一致性正则化和伪标签过滤策略，增强模型在复杂场景中的鲁棒性。
  3. 实验结果显示，EC-Depth在KITTI、KITTI-C、DrivingStereo和NuScenes-Night基准上超越了现有最先进的方法。

📝 摘要（中文）

自监督单目深度估计在自动驾驶和机器人领域具有重要意义。然而，现有方法通常在标准数据集上训练和测试，忽视了现实应用中各种不利条件的影响，如雨天。因此，这些方法在处理复杂场景时常常表现不佳。为了解决这一问题，本文提出了EC-Depth，一个新颖的自监督两阶段框架，以实现稳健的深度估计。在第一阶段，我们提出了深度一致性正则化，将可靠的监督信息从标准场景传播到复杂场景。在第二阶段，我们采用Mean Teacher范式，并提出了一种新颖的一致性伪标签过滤策略，以提高伪标签的质量，进一步提升模型的准确性和稳健性。大量实验表明，我们的方法在标准和复杂场景中均能实现准确且一致的深度预测，超越了现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自监督单目深度估计在复杂场景中的一致性问题。现有方法在标准数据集上训练，未能有效应对现实世界中的不利条件，如雨天和低光照环境，导致深度估计结果不可靠。

核心思路：EC-Depth框架通过两个阶段的设计来增强深度估计的鲁棒性。第一阶段引入深度一致性正则化，将标准场景中的可靠监督信息传播到复杂场景中。第二阶段采用Mean Teacher范式，通过一致性伪标签过滤策略提升伪标签的质量，从而提高模型的整体性能。

技术框架：EC-Depth的整体架构分为两个主要阶段。第一阶段专注于深度一致性正则化，确保在复杂场景中也能获得可靠的深度信息。第二阶段则利用Mean Teacher范式，通过伪标签过滤来优化模型的学习过程。

关键创新：本文的主要创新在于提出了深度一致性正则化和一致性伪标签过滤策略。这些方法有效地解决了现有自监督方法在复杂场景中的不足，使得模型在多种环境下均能保持高准确性和一致性。

关键设计：在模型设计中，深度一致性正则化通过引入特定的损失函数来实现，确保模型在不同场景下的一致性。同时，伪标签过滤策略通过设定阈值和一致性度量来筛选高质量的伪标签，从而提升训练效果。整体网络结构采用了先进的卷积神经网络架构，以支持深度特征的提取和处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EC-Depth在KITTI、KITTI-C、DrivingStereo和NuScenes-Night等基准测试中均超越了现有最先进的方法，尤其是在复杂场景下的深度预测准确性显著提升，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

EC-Depth的研究成果在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高在复杂环境中的深度估计准确性，该方法能够显著提升自动驾驶系统的安全性和可靠性，同时为机器人在动态和不确定环境中的操作提供更为精准的感知能力。未来，该技术有望进一步推动智能交通和智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Self-supervised monocular depth estimation holds significant importance in the fields of autonomous driving and robotics. However, existing methods are typically trained and tested on standard datasets, overlooking the impact of various adverse conditions prevalent in real-world applications, such as rainy days. As a result, it is commonly observed that these methods struggle to handle these challenging scenarios. To address this issue, we present EC-Depth, a novel self-supervised two-stage framework to achieve a robust depth estimation. In the first stage, we propose depth consistency regularization to propagate reliable supervision from standard to challenging scenes. In the second stage, we adopt the Mean Teacher paradigm and propose a novel consistency-based pseudo-label filtering strategy to improve the quality of pseudo-labels, further improving both the accuracy and robustness of our model. Extensive experiments demonstrate that our method achieves accurate and consistent depth predictions in both standard and challenging scenarios, surpassing existing state-of-the-art methods on KITTI, KITTI-C, DrivingStereo, and NuScenes-Night benchmarks.