Diffusion Models for Monocular Depth Estimation: Overcoming Challenging Conditions
作者: Fabio Tosi, Pierluigi Zama Ramirez, Matteo Poggi
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-23
备注: ECCV 2024. Code: https://github.com/fabiotosi92/Diffusion4RobustDepth Project page: https://diffusion4robustdepth.github.io/
💡 一句话要点
提出基于扩散模型的单目深度估计方法，提升复杂场景下的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 单目深度估计 扩散模型 文本到图像生成 自蒸馏 深度感知控制
📋 核心要点
- 单目深度估计在复杂场景下表现不佳，缺乏对分布外数据的鲁棒性。
- 利用文本到图像扩散模型生成具有挑战性的合成数据，并保持3D结构一致性。
- 通过自蒸馏协议，利用合成数据微调单目深度网络，提升泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的方法，旨在解决单图像深度估计任务中，具有挑战性的、分布外数据带来的复杂性。该方法首先利用易于深度预测的图像，通过最先进的、具有深度感知控制的文本到图像扩散模型，系统地生成包含一系列挑战和相关深度信息的新场景。这些扩散模型能够从文本提示合成高质量的图像内容，同时保持生成图像和源图像之间3D结构的一致性。随后，通过自蒸馏协议对单目深度网络进行微调，该协议考虑了使用本文策略生成的图像以及网络自身在简单场景上的深度预测。在专门为此目的定制的基准测试上的实验表明了该方法的有效性和通用性。
🔬 方法详解
问题定义：单目深度估计在实际应用中面临着复杂场景的挑战，例如光照变化、遮挡、材质差异等，导致模型在这些分布外数据上的性能显著下降。现有的方法通常依赖于大规模的真实数据或者简单的数据增强，难以有效提升模型在这些复杂场景下的鲁棒性。
核心思路：本文的核心思路是利用文本到图像的扩散模型，生成包含各种复杂场景和挑战的合成数据，并利用这些数据来微调单目深度估计网络。通过控制文本提示，可以系统地生成具有特定挑战的场景，从而增强模型对这些挑战的适应能力。同时，扩散模型能够保持生成图像和原始图像之间的3D结构一致性，保证了合成数据的深度信息的可靠性。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 合成数据生成阶段：利用文本到图像扩散模型，根据用户定义的文本提示，生成包含各种挑战的合成图像，并利用扩散模型的深度感知控制能力，保持生成图像和原始图像之间的3D结构一致性。2) 模型微调阶段：利用生成的合成数据，通过自蒸馏协议对单目深度估计网络进行微调。自蒸馏协议利用网络自身在简单场景上的预测作为教师信号，引导网络学习合成数据中的深度信息。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用文本到图像扩散模型生成具有挑战性的合成数据，并将其用于单目深度估计网络的微调。与传统的数据增强方法相比，该方法能够更有效地生成包含各种复杂场景和挑战的数据，从而提升模型在分布外数据上的鲁棒性。此外，自蒸馏协议的使用也进一步提升了模型的性能。
关键设计：在合成数据生成阶段，需要仔细设计文本提示，以生成包含特定挑战的场景。扩散模型的深度感知控制能力需要进行适当的调整，以保证生成图像和原始图像之间的3D结构一致性。在模型微调阶段，需要选择合适的损失函数和学习率，以保证模型能够有效地学习合成数据中的深度信息。自蒸馏协议中，教师信号的权重需要进行调整，以平衡原始数据和合成数据的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在专门为此目的定制的基准测试上取得了显著的性能提升。与现有的单目深度估计方法相比，该方法在复杂场景下的深度估计精度更高，鲁棒性更强。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。通过提升单目深度估计在复杂场景下的鲁棒性，可以提高这些应用在实际环境中的可靠性和安全性。未来，该方法可以进一步扩展到其他视觉任务，例如语义分割、目标检测等。
📄 摘要（原文）
We present a novel approach designed to address the complexities posed by challenging, out-of-distribution data in the single-image depth estimation task. Starting with images that facilitate depth prediction due to the absence of unfavorable factors, we systematically generate new, user-defined scenes with a comprehensive set of challenges and associated depth information. This is achieved by leveraging cutting-edge text-to-image diffusion models with depth-aware control, known for synthesizing high-quality image content from textual prompts while preserving the coherence of 3D structure between generated and source imagery. Subsequent fine-tuning of any monocular depth network is carried out through a self-distillation protocol that takes into account images generated using our strategy and its own depth predictions on simple, unchallenging scenes. Experiments on benchmarks tailored for our purposes demonstrate the effectiveness and versatility of our proposal.