InSpaceType: Dataset and Benchmark for Reconsidering Cross-Space Type Performance in Indoor Monocular Depth
作者: Cho-Ying Wu, Quankai Gao, Chin-Cheng Hsu, Te-Lin Wu, Jing-Wen Chen, Ulrich Neumann
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-08-25
备注: BMVC 2024. This version supersedes 2309.13516
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出InSpaceType数据集与评测基准，用于评估室内单目深度估计在不同空间类型上的泛化性能。
🎯 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 室内场景理解 空间类型 数据集 benchmark
📋 核心要点
- 现有室内单目深度估计方法在空间类型泛化性上存在不足，尤其是在长尾分布的空间类型上表现不佳。
- 论文提出InSpaceType数据集，并基于此数据集对现有SOTA方法进行benchmark，揭示了模型在不同空间类型上的性能差异。
- 通过数据集消融实验，分析了影响模型泛化性能的关键因素，并为合成数据训练室内单目深度估计模型提供了最佳实践。
📝 摘要（中文）
室内单目深度估计有助于家庭自动化，包括机器人导航或用于周围环境感知的AR/VR。现有方法主要在NYUv2数据集上进行实验，并侧重于整体性能评估。然而，它们在不同室内空间类型上的鲁棒性和泛化能力尚未被充分研究。研究人员可能会发现预训练模型在自定义数据或较少出现的类型上性能下降。本文研究了空间类型这一常见但容易被忽视的因素，并发现了模型在不同空间上的性能差异。我们提出了InSpaceType数据集，这是一个高质量的RGBD数据集，用于通用室内场景，并在InSpaceType上对13种最新的state-of-the-art方法进行了基准测试。我们的研究表明，大多数方法都存在头部类型和尾部类型之间的性能不平衡问题，并且一些顶级方法甚至更加严重。这项工作详细揭示和分析了潜在的偏差，以提高透明度和鲁棒性。我们将分析扩展到总共4个数据集，并讨论了用于训练室内单目深度的合成数据管理的最佳实践。此外，进行了数据集消融实验，以找出泛化的关键因素。这项工作标志着首次对跨空间类型的性能差异进行深入调查，更重要的是，发布了有用的工具，包括数据集和代码，以仔细检查您的预训练深度模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有室内单目深度估计方法主要在NYUv2等数据集上进行评估，侧重于整体性能，忽略了模型在不同室内空间类型上的泛化能力。实际应用中，模型在未见过的或数据量较少的空间类型上性能会显著下降，这限制了其在真实场景中的应用。现有方法缺乏对空间类型差异的考虑，导致模型存在偏差。
核心思路：论文的核心思路是关注室内空间类型这一重要因素，并构建一个包含多种空间类型的数据集InSpaceType，用于评估和分析现有深度估计模型在不同空间类型上的性能差异。通过对现有模型在InSpaceType上的benchmark，揭示模型在不同空间类型上的性能不平衡问题，并分析其潜在原因。
技术框架：论文主要包含以下几个阶段：1)构建InSpaceType数据集，该数据集包含多种室内空间类型，并提供高质量的RGBD数据。2)选择13种state-of-the-art的单目深度估计方法，并在InSpaceType数据集上进行benchmark。3)分析benchmark结果，揭示模型在不同空间类型上的性能差异，并分析其潜在原因。4)进行数据集消融实验，分析影响模型泛化性能的关键因素。5)基于分析结果，为合成数据训练室内单目深度估计模型提供最佳实践。
关键创新：论文的主要创新点在于：1)首次关注室内单目深度估计在不同空间类型上的泛化性能，并提出了InSpaceType数据集用于评估。2)通过对现有SOTA方法在InSpaceType上的benchmark，揭示了模型在不同空间类型上的性能不平衡问题。3)通过数据集消融实验，分析了影响模型泛化性能的关键因素，并为合成数据训练室内单目深度估计模型提供了最佳实践。
关键设计：InSpaceType数据集包含多种室内空间类型，例如卧室、厨房、客厅等，并提供高质量的RGBD数据。论文选择了13种state-of-the-art的单目深度估计方法进行benchmark，包括基于卷积神经网络和Transformer的方法。数据集消融实验通过逐步移除数据集中的某些空间类型，来分析不同空间类型对模型泛化性能的影响。论文还讨论了合成数据训练室内单目深度估计模型的最佳实践，例如如何选择合适的合成数据，如何进行数据增强等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有SOTA单目深度估计方法在InSpaceType数据集上表现出明显的性能不平衡，头部类型（如客厅）性能较好，而尾部类型（如储藏室）性能较差。一些顶级方法在空间类型上的性能差异甚至更加严重。数据集消融实验表明，训练数据中空间类型的多样性是影响模型泛化性能的关键因素。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、AR/VR等领域，提升室内场景理解的准确性和鲁棒性。通过关注空间类型差异，可以训练出更具泛化能力的深度估计模型，从而提高机器人在复杂室内环境中的适应性。该研究也为数据集构建和模型训练提供了指导，促进了室内场景理解技术的发展。
📄 摘要（原文）
Indoor monocular depth estimation helps home automation, including robot navigation or AR/VR for surrounding perception. Most previous methods primarily experiment with the NYUv2 Dataset and concentrate on the overall performance in their evaluation. However, their robustness and generalization to diversely unseen types or categories for indoor spaces (spaces types) have yet to be discovered. Researchers may empirically find degraded performance in a released pretrained model on custom data or less-frequent types. This paper studies the common but easily overlooked factor-space type and realizes a model's performance variances across spaces. We present InSpaceType Dataset, a high-quality RGBD dataset for general indoor scenes, and benchmark 13 recent state-of-the-art methods on InSpaceType. Our examination shows that most of them suffer from performance imbalance between head and tailed types, and some top methods are even more severe. The work reveals and analyzes underlying bias in detail for transparency and robustness. We extend the analysis to a total of 4 datasets and discuss the best practice in synthetic data curation for training indoor monocular depth. Further, dataset ablation is conducted to find out the key factor in generalization. This work marks the first in-depth investigation of performance variances across space types and, more importantly, releases useful tools, including datasets and codes, to closely examine your pretrained depth models. Data and code: https://depthcomputation.github.io/DepthPublic/