Depth on Demand: Streaming Dense Depth from a Low Frame Rate Active Sensor

📄 arXiv: 2409.08277v1 📥 PDF

作者: Andrea Conti, Matteo Poggi, Valerio Cambareri, Stefano Mattoccia

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-12

备注: Accepted for publication at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024

💡 一句话要点

提出Depth on Demand，利用低帧率深度传感器和高帧率RGB相机实现高精度稠密深度流。

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

关键词: 深度估计 多模态融合 深度稠密化 主动深度传感器 RGB-D 机器人 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有ToF和LiDAR等深度传感器存在帧率低、能耗高和空间稀疏性等问题，限制了其在机器人和自动驾驶等领域的应用。
  2. Depth on Demand (DoD) 结合高帧率RGB相机和低帧率深度传感器，通过多模态融合实现高精度、高帧率的稠密深度估计。
  3. 实验结果表明，DoD在室内外数据集上均表现出良好的性能，适用于环境扫描和自动驾驶等多种场景。

📝 摘要（中文）

高帧率和精确的深度估计在机器人和汽车感知等任务中至关重要。目前，ToF和LiDAR设备分别可用于室内和室外应用，但它们的应用受到低帧率、高能耗和空间稀疏性的限制。Depth on Demand (DoD) 通过结合高帧率RGB传感器和潜在的低帧率稀疏主动深度传感器，实现了精确的时空深度稠密化。我们的方案通过显著降低深度传感器的流式传输需求，从而降低能耗并实现更密集的形状重建，这归功于其三个核心阶段：i) 多模态编码，ii) 迭代多模态融合，以及 iii) 深度解码。我们提供了广泛的证据，评估了 DoD 在室内和室外视频数据集上的有效性，涵盖了环境扫描和汽车感知用例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有深度传感器（如ToF和LiDAR）在帧率、能耗和空间密度上的局限性。这些局限性阻碍了它们在需要高精度、高帧率深度信息的机器人和自动驾驶等领域的广泛应用。现有方法要么依赖高成本的高性能深度传感器，要么难以在低功耗和高精度之间取得平衡。

核心思路：DoD的核心思路是利用高帧率RGB相机提供的时间分辨率和低帧率深度传感器提供的空间信息，通过多模态融合的方式，在时间和空间上对深度信息进行稠密化。通过降低对深度传感器帧率的要求，可以有效降低能耗。

技术框架：DoD包含三个主要阶段：1) 多模态编码：将RGB图像和稀疏深度图分别编码成特征表示。2) 迭代多模态融合：通过迭代的方式，将RGB特征和深度特征进行融合，逐步提升深度图的质量。3) 深度解码：将融合后的特征解码成稠密的深度图。整个框架利用RGB信息对深度信息进行插值和补充，从而实现高帧率的稠密深度估计。

关键创新：DoD的关键创新在于其多模态融合策略，它能够有效地利用RGB图像提供的时间信息和深度传感器提供的空间信息。与传统的深度图插值方法相比，DoD通过学习的方式进行多模态融合，能够更好地处理复杂的场景和光照变化。此外，通过降低对深度传感器帧率的要求，DoD能够显著降低系统的能耗。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：多模态编码器的具体网络结构（例如，使用卷积神经网络提取特征），迭代融合模块的设计（例如，使用循环神经网络或Transformer结构进行时序建模），以及深度解码器的设计（例如，使用反卷积网络或上采样操作）。损失函数的设计也至关重要，可能包括深度重建损失、光度一致性损失等，以保证深度估计的准确性和一致性。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文原文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在室内和室外数据集上进行实验，验证了 DoD 的有效性。实验结果表明，DoD 能够显著提升深度图的帧率和密度，同时保持较高的精度。具体的性能数据（例如，深度估计的均方根误差、帧率提升的幅度等）需要在论文原文中查找。论文还可能将 DoD 与其他深度图插值方法或直接使用高性能深度传感器的方法进行了对比，展示了 DoD 在精度、帧率和能耗方面的优势。

🎯 应用场景

Depth on Demand 技术在机器人导航、自动驾驶、三维重建、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于提升机器人对环境的感知能力，提高自动驾驶系统的安全性，实现更逼真的三维模型重建，以及改善虚拟现实和增强现实的用户体验。通过降低对深度传感器性能的要求，DoD 有助于降低系统成本和功耗，从而推动这些技术的普及。

📄 摘要（原文）

High frame rate and accurate depth estimation plays an important role in several tasks crucial to robotics and automotive perception. To date, this can be achieved through ToF and LiDAR devices for indoor and outdoor applications, respectively. However, their applicability is limited by low frame rate, energy consumption, and spatial sparsity. Depth on Demand (DoD) allows for accurate temporal and spatial depth densification achieved by exploiting a high frame rate RGB sensor coupled with a potentially lower frame rate and sparse active depth sensor. Our proposal jointly enables lower energy consumption and denser shape reconstruction, by significantly reducing the streaming requirements on the depth sensor thanks to its three core stages: i) multi-modal encoding, ii) iterative multi-modal integration, and iii) depth decoding. We present extended evidence assessing the effectiveness of DoD on indoor and outdoor video datasets, covering both environment scanning and automotive perception use cases.