RoboDepth: Robust Out-of-Distribution Depth Estimation under Corruptions
作者: Lingdong Kong, Shaoyuan Xie, Hanjiang Hu, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Wei Tsang Ooi
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2023-10-23
备注: NeurIPS 2023; 45 pages, 25 figures, 13 tables; Code at https://github.com/ldkong1205/RoboDepth
💡 一句话要点
提出RoboDepth以解决深度估计中的鲁棒性问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 深度估计 鲁棒性评估 分布外情况 自动驾驶 视觉感知 数据增强 模型设计
📋 核心要点
- 现有的深度估计模型在训练和测试时往往忽视了分布外情况，导致在实际应用中表现不佳。
- 本文提出了RoboDepth，一个全面的鲁棒性测试套件，涵盖多种腐败情况以评估深度估计模型的鲁棒性。
- 实验结果表明，许多主流深度估计模型在面对常见腐败时表现脆弱，亟需改进设计以增强鲁棒性。
📝 摘要（中文）
从单目图像进行深度估计对于现实世界的视觉感知系统至关重要。然而，现有的基于学习的深度估计模型通常在精心策划的数据上进行训练和测试，忽视了分布外（OoD）情况。为了解决这一问题，本文提出了一个全面的鲁棒性测试套件RoboDepth，涵盖18种腐败情况，分为三类：天气和光照条件、传感器故障和运动、数据处理异常。我们对42个深度估计模型在室内和室外场景中进行了基准测试，以评估它们对这些腐败的抵抗力。研究发现，在缺乏专门的鲁棒性评估框架的情况下，许多领先的深度估计模型可能对常见的腐败情况敏感。我们探讨了设计更鲁棒的深度估计模型的考虑因素，包括预训练、增强、模态、模型容量和学习范式。我们期望我们的基准能够为推进鲁棒的OoD深度估计奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有深度估计模型在面对分布外情况时的脆弱性，尤其是在实际应用中可能遇到的各种腐败情况。现有方法通常在理想条件下训练，缺乏对真实世界挑战的适应性。
核心思路：论文的核心思路是通过构建RoboDepth测试套件，系统性地评估深度估计模型在多种腐败情况下的表现，从而揭示其鲁棒性不足的问题。通过这一框架，研究者可以更好地理解模型的局限性并进行针对性改进。
技术框架：RoboDepth测试套件包含18种腐败情况，分为天气和光照、传感器故障和运动、数据处理异常三类。研究者对42个深度估计模型进行了基准测试，评估其在室内和室外场景中的鲁棒性。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一个全面的鲁棒性评估框架，填补了现有深度估计研究中对分布外情况评估的空白。这一框架不仅可以用于评估现有模型，还为未来的模型设计提供了指导。
关键设计：在设计过程中，考虑了多种因素，如预训练策略、数据增强技术、不同模态的融合、模型容量的选择以及学习范式的调整。这些设计旨在提升模型在面对腐败情况时的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，许多主流深度估计模型在面对RoboDepth测试套件中的腐败情况时表现不佳，部分模型的鲁棒性下降幅度超过30%。这一发现强调了建立专门的鲁棒性评估框架的重要性，为后续研究提供了明确的改进方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等安全关键的视觉感知系统。通过提高深度估计模型的鲁棒性，可以显著提升这些系统在复杂和不确定环境中的可靠性，从而降低事故风险，增强用户信任。
📄 摘要（原文）
Depth estimation from monocular images is pivotal for real-world visual perception systems. While current learning-based depth estimation models train and test on meticulously curated data, they often overlook out-of-distribution (OoD) situations. Yet, in practical settings -- especially safety-critical ones like autonomous driving -- common corruptions can arise. Addressing this oversight, we introduce a comprehensive robustness test suite, RoboDepth, encompassing 18 corruptions spanning three categories: i) weather and lighting conditions; ii) sensor failures and movement; and iii) data processing anomalies. We subsequently benchmark 42 depth estimation models across indoor and outdoor scenes to assess their resilience to these corruptions. Our findings underscore that, in the absence of a dedicated robustness evaluation framework, many leading depth estimation models may be susceptible to typical corruptions. We delve into design considerations for crafting more robust depth estimation models, touching upon pre-training, augmentation, modality, model capacity, and learning paradigms. We anticipate our benchmark will establish a foundational platform for advancing robust OoD depth estimation.