Plane2Depth: Hierarchical Adaptive Plane Guidance for Monocular Depth Estimation
作者: Li Liu, Ruijie Zhu, Jiacheng Deng, Ziyang Song, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-04
备注: 14 pages, 12 figures, 8 tables
DOI: 10.1109/TCSVT.2024.3476952
💡 一句话要点
Plane2Depth：利用层级自适应平面引导的单目深度估计
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 单目深度估计 平面引导 深度学习 场景理解 低纹理区域
📋 核心要点
- 现有单目深度估计方法忽略了平面信息，导致在室内低纹理区域性能较差，难以准确估计深度。
- Plane2Depth通过引入平面引导深度生成器（PGDG）和自适应平面查询聚合（APGA）模块，自适应地利用平面信息。
- 实验表明，该方法在低纹理区域表现出色，并在NYU-Depth-v2数据集上超越了现有最佳方法。
📝 摘要（中文）
单目深度估计旨在从单张图像中推断出稠密的深度图，这是计算机视觉中一个基础且普遍的任务。许多先前的工作通过精心设计的网络结构展示了令人印象深刻的深度估计结果，但它们通常忽略了平面信息，因此在室内场景的低纹理区域表现不佳。在本文中，我们提出了Plane2Depth，它自适应地利用平面信息来改进层级框架内的深度预测。具体来说，在提出的平面引导深度生成器（PGDG）中，我们设计了一组平面查询作为原型来软建模场景中的平面，并预测每个像素的平面系数。然后，可以使用针孔相机模型将预测的平面系数转换为度量深度值。在提出的自适应平面查询聚合（APGA）模块中，我们引入了一种新颖的特征交互方法，以改进自顶向下方式的多尺度平面特征的聚合。大量的实验表明，我们的方法可以实现出色的性能，尤其是在低纹理或重复区域。此外，在相同的骨干网络下，我们的方法在NYU-Depth-v2数据集上优于最先进的方法，在KITTI数据集上取得了与最先进的方法具有竞争力的结果，并且可以有效地推广到未见过的场景。
🔬 方法详解
问题定义：单目深度估计旨在从单张图像中预测每个像素的深度值。现有方法在纹理丰富的区域表现良好，但在低纹理或重复纹理的区域，由于缺乏足够的视觉线索，深度估计精度显著下降。这些方法通常忽略了场景中的平面结构信息，而平面结构在室内环境中普遍存在，可以作为一种有效的深度线索。
核心思路：Plane2Depth的核心思路是显式地建模场景中的平面结构，并利用这些平面信息来指导深度估计。通过学习一组平面查询，网络可以自适应地预测每个像素属于不同平面的概率（平面系数），然后将这些平面系数转换为深度值。这种方法能够有效地利用平面结构信息，从而提高在低纹理区域的深度估计精度。
技术框架：Plane2Depth的整体框架包含两个主要模块：平面引导深度生成器（PGDG）和自适应平面查询聚合（APGA）。PGDG负责生成初始的深度预测，它使用一组平面查询来建模场景中的平面，并预测每个像素的平面系数。APGA模块则负责聚合多尺度的平面特征，以改进平面系数的预测，从而提高深度估计的精度。整个网络采用端到端的训练方式。
关键创新：该论文的关键创新在于显式地建模场景中的平面结构，并将其作为深度估计的指导信息。与以往的方法不同，Plane2Depth不是直接预测深度值，而是预测每个像素属于不同平面的概率，然后将这些概率转换为深度值。这种方法能够有效地利用平面结构信息，从而提高在低纹理区域的深度估计精度。此外，APGA模块通过自适应地聚合多尺度特征，进一步提高了平面系数的预测精度。
关键设计：PGDG模块使用一组可学习的平面查询作为原型，每个查询代表一个潜在的平面。网络预测每个像素与每个平面查询之间的相似度，这些相似度被用作平面系数。APGA模块采用自顶向下的方式聚合多尺度特征，通过注意力机制自适应地选择不同尺度的特征。损失函数包括深度损失和平面损失，深度损失用于约束预测的深度值，平面损失用于约束预测的平面系数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Plane2Depth在NYU-Depth-v2数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著优于其他单目深度估计方法。在KITTI数据集上也取得了具有竞争力的结果。尤其在低纹理区域，该方法表现出明显的优势。在相同的骨干网络下，该方法相比现有最佳方法有显著提升。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维重建、虚拟现实等领域。在机器人导航中，准确的深度估计可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现自主导航。在自动驾驶中，深度估计可以用于检测障碍物和行人，提高驾驶安全性。在三维重建和虚拟现实中，深度估计可以用于生成高质量的三维模型和虚拟场景。
📄 摘要（原文）
Monocular depth estimation aims to infer a dense depth map from a single image, which is a fundamental and prevalent task in computer vision. Many previous works have shown impressive depth estimation results through carefully designed network structures, but they usually ignore the planar information and therefore perform poorly in low-texture areas of indoor scenes. In this paper, we propose Plane2Depth, which adaptively utilizes plane information to improve depth prediction within a hierarchical framework. Specifically, in the proposed plane guided depth generator (PGDG), we design a set of plane queries as prototypes to softly model planes in the scene and predict per-pixel plane coefficients. Then the predicted plane coefficients can be converted into metric depth values with the pinhole camera model. In the proposed adaptive plane query aggregation (APGA) module, we introduce a novel feature interaction approach to improve the aggregation of multi-scale plane features in a top-down manner. Extensive experiments show that our method can achieve outstanding performance, especially in low-texture or repetitive areas. Furthermore, under the same backbone network, our method outperforms the state-of-the-art methods on the NYU-Depth-v2 dataset, achieves competitive results with state-of-the-art methods KITTI dataset and can be generalized to unseen scenes effectively.