G2-MonoDepth: A General Framework of Generalized Depth Inference from Monocular RGB+X Data

📄 arXiv: 2310.15422v1 📥 PDF

作者: Haotian Wang, Meng Yang, Nanning Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-24

备注: 18 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出G2-MonoDepth以解决单目深度推断问题

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

关键词: 单目深度推断 深度估计 数据增强 机器人感知 卷积神经网络

📋 核心要点

  1. 现有的单目深度推断方法通常需要针对特定机器人进行微调，导致高成本的定制化，限制了其在工业化中的应用。
  2. 本文提出G2-MonoDepth框架，采用统一的数据表示和损失函数，能够处理多种输入数据和场景规模，简化了模型的训练过程。
  3. 实验结果表明，G2-MonoDepth在深度估计、深度补全和深度增强任务中均优于当前最先进的基线，显示出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

单目深度推断是机器人场景感知的基础问题。不同的机器人可能配备不同类型的深度传感器，且在各种不同规模的场景中工作。现有方法往往需要针对特定机器人进行模型微调，导致高成本的定制化。本文提出了一个统一的单目深度推断框架G2-MonoDepth，能够从多种输入原始数据中推断高质量的深度图。该框架包括统一的数据表示、创新的损失函数、改进的网络结构和数据增强管道，能够在未见场景中进行深度估计、深度补全和深度增强，并在真实和合成数据上均超越现有的最先进基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单目RGB+X数据中推断高质量深度图的问题。现有方法往往针对特定场景或传感器进行优化，缺乏通用性，导致在不同应用场景中效果不佳。

核心思路：G2-MonoDepth框架通过统一的数据表示和损失函数，能够适应不同的深度稀疏性和场景规模，从而实现更高效的深度推断。

技术框架：该框架包括四个主要组件：1) 统一的数据表示RGB+X，处理多种输入数据；2) 创新的统一损失函数，适应不同的深度稀疏性和错误；3) 改进的网络结构，能够有效传播场景规模；4) 数据增强管道，模拟真实深度图中的各种伪影。

关键创新：最重要的创新在于提出了统一的数据表示和损失函数，使得模型能够在多种输入条件下保持高效性能，显著提高了深度推断的准确性和鲁棒性。

关键设计：在损失函数设计上，考虑了输入数据的稀疏性和错误类型；网络结构上，采用了改进的卷积神经网络，以更好地处理不同场景规模的输入数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，G2-MonoDepth在深度估计、深度补全和深度增强任务上均超越了当前最先进的基线，特别是在真实世界数据和合成数据上表现出色，提升幅度达到了XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

G2-MonoDepth框架具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过提供高质量的深度信息，该框架能够显著提升机器人的环境感知能力，促进智能系统的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Monocular depth inference is a fundamental problem for scene perception of robots. Specific robots may be equipped with a camera plus an optional depth sensor of any type and located in various scenes of different scales, whereas recent advances derived multiple individual sub-tasks. It leads to additional burdens to fine-tune models for specific robots and thereby high-cost customization in large-scale industrialization. This paper investigates a unified task of monocular depth inference, which infers high-quality depth maps from all kinds of input raw data from various robots in unseen scenes. A basic benchmark G2-MonoDepth is developed for this task, which comprises four components: (a) a unified data representation RGB+X to accommodate RGB plus raw depth with diverse scene scale/semantics, depth sparsity ([0%, 100%]) and errors (holes/noises/blurs), (b) a novel unified loss to adapt to diverse depth sparsity/errors of input raw data and diverse scales of output scenes, (c) an improved network to well propagate diverse scene scales from input to output, and (d) a data augmentation pipeline to simulate all types of real artifacts in raw depth maps for training. G2-MonoDepth is applied in three sub-tasks including depth estimation, depth completion with different sparsity, and depth enhancement in unseen scenes, and it always outperforms SOTA baselines on both real-world data and synthetic data.