Scale-Invariant Monocular Depth Estimation via SSI Depth

📄 arXiv: 2406.09374v1 📥 PDF

作者: S. Mahdi H. Miangoleh, Mahesh Reddy, Yağız Aksoy

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-13

备注: To appear in Proc. SIGGRAPH, 2024. Project webpage: https://yaksoy.github.io/sidepth/

DOI: 10.1145/3641519.3657523

💡 一句话要点

利用SSI深度，实现尺度不变单目深度估计，提升泛化能力。

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

关键词: 单目深度估计 尺度不变性 移位尺度不变性 深度学习 计算摄影

📋 核心要点

  1. 现有SI MDE方法受限于任务复杂性和数据集多样性，难以在真实场景中泛化。
  2. 利用SSI深度简化SI MDE任务，仅使用合成数据训练，提升模型泛化能力。
  3. 引入稀疏序数损失，显著改善SSI MDE中高分辨率细节的生成效果。

📝 摘要（中文）

现有的尺度不变单目深度估计(SI MDE)方法由于任务的复杂性以及数据集的有限性和非多样性而面临挑战，阻碍了其在真实场景中的泛化能力。而移位和尺度不变(SSI)深度估计简化了任务，并能够利用丰富的立体数据集进行训练，从而获得高性能。本文提出了一种新颖的方法，利用SSI输入来增强SI深度估计，简化了网络的作用，并促进了SI深度估计在实际场景中的泛化，同时仅使用合成数据集进行训练。为了强调高分辨率细节的生成，我们引入了一种新的稀疏序数损失，该损失显著提高了SSI MDE中的细节生成，解决了现有方法中的关键限制。通过实际场景中的定性示例和零样本评估，我们证实了该方法在计算摄影应用中的实用性，展示了其生成高度详细的SI深度图并在各种场景中实现泛化的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的尺度不变单目深度估计（SI MDE）方法在真实场景中泛化能力不足。主要痛点在于任务本身的复杂性，以及训练数据集的规模和多样性有限。这导致模型在训练数据之外的场景表现不佳，难以满足实际应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用移位和尺度不变（SSI）深度估计来简化SI MDE任务。通过将输入转换为SSI深度，降低了网络学习的难度，使得网络可以专注于学习深度图的细节信息，从而提升泛化能力。同时，利用合成数据集进行训练，避免了真实数据集的限制。

技术框架：该方法首先将输入图像转换为SSI深度图。然后，使用一个深度估计网络，以SSI深度图作为输入，预测最终的SI深度图。为了提升细节生成能力，引入了稀疏序数损失。整体流程可以概括为：输入图像 -> SSI深度转换 -> 深度估计网络 -> SI深度图。

关键创新：该论文的关键创新在于利用SSI深度作为中间表示，简化了SI MDE任务，并引入了稀疏序数损失来提升细节生成能力。与现有方法相比，该方法能够更好地利用合成数据进行训练，并在真实场景中实现更好的泛化效果。

关键设计：论文设计了一种新的稀疏序数损失函数，用于提升深度图的细节生成能力。该损失函数关注深度值的序数关系，并对稀疏区域进行重点优化。此外，网络结构的选择和参数设置也对最终的性能有重要影响，但具体细节在论文中可能没有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在真实场景中的定性示例和零样本评估，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够生成高度详细的SI深度图，并在各种场景中实现良好的泛化能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有明确给出（未知），但强调了在实际场景中的实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算摄影领域，例如图像编辑、三维重建、增强现实等。通过生成高质量的单目深度图，可以为这些应用提供更准确的几何信息，从而提升用户体验和应用效果。此外，该方法在机器人导航、自动驾驶等领域也具有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Existing methods for scale-invariant monocular depth estimation (SI MDE) often struggle due to the complexity of the task, and limited and non-diverse datasets, hindering generalizability in real-world scenarios. This is while shift-and-scale-invariant (SSI) depth estimation, simplifying the task and enabling training with abundant stereo datasets achieves high performance. We present a novel approach that leverages SSI inputs to enhance SI depth estimation, streamlining the network's role and facilitating in-the-wild generalization for SI depth estimation while only using a synthetic dataset for training. Emphasizing the generation of high-resolution details, we introduce a novel sparse ordinal loss that substantially improves detail generation in SSI MDE, addressing critical limitations in existing approaches. Through in-the-wild qualitative examples and zero-shot evaluation we substantiate the practical utility of our approach in computational photography applications, showcasing its ability to generate highly detailed SI depth maps and achieve generalization in diverse scenarios.