Self-supervised Monocular Depth Estimation with Large Kernel Attention
作者: Xuezhi Xiang, Yao Wang, Lei Zhang, Denis Ombati, Himaloy Himu, Xiantong Zhen
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-26
备注: The paper is under consideration at 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2025)
💡 一句话要点
提出基于大核注意力机制的自监督单目深度估计网络，提升深度细节。
🎯 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 大核注意力 深度学习 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有自监督单目深度估计方法在建模长距离依赖时，忽略了通道特征，限制了深度估计的性能。
- 本文提出基于大核注意力的解码器，在建模长距离依赖的同时，保持特征通道的自适应性，并维护特征的二维结构。
- 通过引入上采样模块，准确恢复深度图中的精细细节，并在KITTI数据集上取得了有竞争力的结果。
📝 摘要（中文）
本文提出一种自监督单目深度估计网络，旨在获取更精细的深度细节，无需依赖标注数据。现有方法通常结合卷积和Transformer来建模长距离依赖关系，以实现精确的深度估计。然而，Transformer将2D图像特征视为1D序列，位置编码在一定程度上缓解了空间信息的损失，但容易忽略通道特征，限制了深度估计的性能。本文提出了一种基于大核注意力的解码器，可以在不损害特征二维结构的同时建模长距离依赖关系，并保持特征通道的自适应性。此外，我们引入了一个上采样模块，以准确恢复深度图中的精细细节。实验结果表明，我们的方法在KITTI数据集上取得了具有竞争力的结果。
🔬 方法详解
问题定义：自监督单目深度估计旨在仅使用单目图像序列进行训练，预测场景的深度信息。现有方法，特别是那些结合卷积和Transformer的方法，在建模长距离依赖关系时存在局限性。Transformer将2D图像特征展平为1D序列，虽然使用了位置编码，但仍然难以充分保留原始图像的空间结构信息，并且容易忽略通道间的特征关系，导致深度估计精度受限，尤其是在细节恢复方面表现不佳。
核心思路：本文的核心思路是利用大核注意力机制来建模长距离依赖关系，同时避免Transformer将2D特征转换为1D序列所带来的空间信息损失。通过大核卷积，网络可以直接在2D特征图上进行注意力计算，从而更好地保留空间结构信息，并增强通道特征的自适应性。此外，设计专门的上采样模块来提升深度图的细节恢复能力。
技术框架：该网络主要由编码器和解码器组成。编码器负责提取图像特征，解码器则利用提取的特征进行深度估计。解码器的核心是大核注意力模块，用于建模长距离依赖关系。此外，还包含一个上采样模块，用于逐步提升深度图的分辨率，并恢复细节信息。整体流程是从输入单目图像开始，经过编码器提取特征，然后通过解码器中的大核注意力模块和上采样模块，最终输出深度图。
关键创新：本文的关键创新在于使用大核注意力机制来替代传统的Transformer结构，从而在建模长距离依赖关系的同时，更好地保留了2D图像特征的空间结构信息，并增强了通道特征的自适应性。与现有方法相比，该方法避免了将2D特征转换为1D序列所带来的信息损失，能够更有效地提取图像中的细节特征，从而提升深度估计的精度。
关键设计：大核注意力模块使用了较大的卷积核（具体大小未知）来进行注意力计算，从而能够覆盖更大的感受野，建模更远距离的依赖关系。上采样模块的具体结构未知，但其目标是逐步提升深度图的分辨率，并恢复细节信息。损失函数方面，可能采用了光度一致性损失和深度平滑损失等常用的自监督深度估计损失函数（具体损失函数未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在KITTI数据集上取得了具有竞争力的结果，表明了其在自监督单目深度估计方面的有效性。具体性能数据和对比基线未知，但摘要中强调了该方法在深度细节恢复方面的优势。实验结果验证了大核注意力机制在保留空间信息和增强通道自适应性方面的优势，以及上采样模块在提升深度图细节方面的作用。
🎯 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、增强现实等领域。精确的单目深度估计能够帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，提高导航的安全性。在机器人领域，深度信息可以用于物体识别、抓取和操作。在VR/AR领域，深度估计可以用于创建更逼真的虚拟场景和增强现实体验。该研究的未来影响在于推动单目视觉在各种实际应用中的普及。
📄 摘要（原文）
Self-supervised monocular depth estimation has emerged as a promising approach since it does not rely on labeled training data. Most methods combine convolution and Transformer to model long-distance dependencies to estimate depth accurately. However, Transformer treats 2D image features as 1D sequences, and positional encoding somewhat mitigates the loss of spatial information between different feature blocks, tending to overlook channel features, which limit the performance of depth estimation. In this paper, we propose a self-supervised monocular depth estimation network to get finer details. Specifically, we propose a decoder based on large kernel attention, which can model long-distance dependencies without compromising the two-dimension structure of features while maintaining feature channel adaptivity. In addition, we introduce a up-sampling module to accurately recover the fine details in the depth map. Our method achieves competitive results on the KITTI dataset.