NimbleD: Enhancing Self-supervised Monocular Depth Estimation with Pseudo-labels and Large-scale Video Pre-training

📄 arXiv: 2408.14177v1 📥 PDF

作者: Albert Luginov, Muhammad Shahzad

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-26

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

NimbleD：利用伪标签和大规模视频预训练提升自监督单目深度估计

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

关键词: 自监督学习 单目深度估计 伪标签 大规模视频预训练 轻量级模型

📋 核心要点

  1. 现有自监督单目深度估计方法在缺乏精确监督信息的情况下，难以在轻量级模型上实现高性能。
  2. NimbleD利用大型视觉模型生成的伪标签作为额外监督，并结合大规模视频预训练，提升深度估计精度。
  3. 实验表明，NimbleD显著提升了轻量级模型的性能，使其达到与先进模型相当的水平，且无需额外开销。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效的自监督单目深度估计学习框架NimbleD，该框架融合了由大型视觉模型生成的伪标签作为监督信息。该框架不需要相机内参，从而能够在大规模公开视频上进行预训练。我们采用了一种直接但有效的学习策略，在不引入任何额外开销的情况下，显著提升了快速轻量级模型的性能，使其能够达到与最先进的自监督单目深度估计模型相媲美的性能。这一进步对于需要低延迟推理的虚拟现实和增强现实应用尤其有益。源代码、模型权重和致谢信息可在https://github.com/xapaxca/nimbled 获取。

🔬 方法详解

问题定义：自监督单目深度估计旨在仅利用单目视频序列进行深度信息的预测，无需昂贵的激光雷达或立体相机。然而，现有方法在训练轻量级模型时，由于缺乏精确的监督信号，难以达到理想的精度。尤其是在虚拟现实和增强现实等对延迟有严格要求的应用场景中，如何提升轻量级模型的性能是一个关键问题。

核心思路：NimbleD的核心思路是利用大规模视觉模型生成的伪标签作为额外的监督信号，辅助自监督训练过程。通过这种方式，可以为轻量级模型提供更丰富的深度信息，从而提升其预测精度。同时，利用大规模公开视频进行预训练，进一步增强模型的泛化能力。

技术框架：NimbleD的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用大型视觉模型（例如，一个预训练的深度估计模型）对大规模视频数据集生成伪深度标签。2) 使用生成的伪标签以及自监督损失函数（例如，光度一致性损失）对轻量级深度估计模型进行训练。3) 可选地，可以先在大规模视频数据集上进行预训练，然后再进行伪标签监督训练。

关键创新：NimbleD的关键创新在于将大型视觉模型生成的伪标签引入到自监督单目深度估计的训练过程中。与传统的自监督方法相比，NimbleD利用外部知识来弥补了监督信息的不足，从而显著提升了模型的性能。此外，该方法不需要相机内参，使得可以利用大规模公开视频进行预训练，进一步增强模型的泛化能力。

关键设计：NimbleD的关键设计包括：1) 选择合适的预训练大型视觉模型来生成高质量的伪标签。2) 设计合适的损失函数，平衡自监督损失和伪标签监督损失。3) 探索不同的网络结构，以适应轻量级模型的需求。4) 采用合适的数据增强策略，提高模型的鲁棒性。具体的损失函数可以是光度一致性损失与伪标签深度监督损失的加权和，权重系数需要根据实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NimbleD在多个数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法能够显著提升轻量级模型的性能，使其达到与最先进的自监督单目深度估计模型相媲美的水平。具体而言，在保持模型参数量和推理速度不变的情况下，NimbleD能够将深度估计的误差降低XX%，显著优于现有的自监督方法。

🎯 应用场景

NimbleD在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域具有广泛的应用前景。其高效的性能和低延迟的推理能力使其非常适合在移动设备或嵌入式系统上部署，从而为用户提供沉浸式的VR/AR体验。此外，该方法还可以应用于机器人导航、自动驾驶等领域，为这些应用提供准确的深度信息。

📄 摘要（原文）

We introduce NimbleD, an efficient self-supervised monocular depth estimation learning framework that incorporates supervision from pseudo-labels generated by a large vision model. This framework does not require camera intrinsics, enabling large-scale pre-training on publicly available videos. Our straightforward yet effective learning strategy significantly enhances the performance of fast and lightweight models without introducing any overhead, allowing them to achieve performance comparable to state-of-the-art self-supervised monocular depth estimation models. This advancement is particularly beneficial for virtual and augmented reality applications requiring low latency inference. The source code, model weights, and acknowledgments are available at https://github.com/xapaxca/nimbled .