DCDepth: Progressive Monocular Depth Estimation in Discrete Cosine Domain

📄 arXiv: 2410.14980v2 📥 PDF

作者: Kun Wang, Zhiqiang Yan, Junkai Fan, Wanlu Zhu, Xiang Li, Jun Li, Jian Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-19 (更新: 2024-10-22)

备注: Accepted by NeurIPS-2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DCDepth：离散余弦域的渐进式单目深度估计方法

🎯 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 离散余弦变换 频率域 渐进式学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 传统单目深度估计方法缺乏对局部深度相关性的有效建模，难以捕捉场景的全局结构和精细细节。
  2. DCDepth将深度估计问题转换到离散余弦域，通过预测频率系数来建模局部深度相关性，并利用频率分量分离场景结构和细节。
  3. 实验结果表明，DCDepth在NYU-Depth-V2、TOFDC和KITTI数据集上取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DCDepth的全新框架，用于解决单目深度估计这一长期存在的任务。与传统的空间域像素级深度估计不同，我们的方法将深度图块转换到离散余弦域，并估计其频率系数。这种独特的公式允许对每个图块内的局部深度相关性进行建模。关键在于，频率变换将深度信息分离为不同的频率分量，其中低频分量封装了核心场景结构，而高频分量则详细描述了更精细的方面。这种分解构成了我们渐进式策略的基础，该策略首先预测低频分量以建立全局场景上下文，然后通过预测更高频率分量来逐步细化局部细节。我们在NYU-Depth-V2、TOFDC和KITTI数据集上进行了全面的实验，并证明了DCDepth的先进性能。代码可在https://github.com/w2kun/DCDepth获取。

🔬 方法详解

问题定义：单目深度估计旨在仅使用单个RGB图像预测场景的深度图。现有方法通常在空间域中进行像素级别的深度预测，忽略了局部深度信息的相关性，并且难以同时捕捉场景的全局结构和精细细节。这导致深度估计结果在结构一致性和细节准确性方面存在不足。

核心思路：DCDepth的核心思路是将深度估计问题转换到离散余弦域（DCT域）。通过DCT变换，深度图被分解为不同频率的分量，其中低频分量代表场景的全局结构，高频分量代表局部细节。DCDepth通过渐进式地预测这些频率分量，首先估计低频信息以建立全局场景上下文，然后逐步细化高频信息以恢复局部细节。

技术框架：DCDepth的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 将输入RGB图像输入到深度估计网络中，该网络输出深度图的DCT系数。2) 网络采用渐进式预测策略，首先预测低频DCT系数，然后逐步预测更高频率的系数。3) 将预测的DCT系数进行逆DCT变换，得到最终的深度图。该框架允许网络首先关注场景的全局结构，然后再逐步细化局部细节。

关键创新：DCDepth的关键创新在于将深度估计问题从空间域转换到频率域。这种转换允许对局部深度相关性进行建模，并利用频率分量分离场景结构和细节。渐进式预测策略进一步提高了深度估计的准确性和效率。与现有方法相比，DCDepth能够更好地捕捉场景的全局结构和局部细节，从而获得更准确的深度估计结果。

关键设计：DCDepth使用深度卷积神经网络来预测DCT系数。网络结构采用编码器-解码器架构，编码器用于提取图像特征，解码器用于预测DCT系数。损失函数包括L1损失和梯度损失，用于约束预测深度图的准确性和平滑性。渐进式预测策略通过逐步增加预测的频率分量来实现。具体来说，网络首先预测最低频率的DCT系数，然后逐步预测更高频率的系数，直到预测所有频率的系数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DCDepth在NYU-Depth-V2、TOFDC和KITTI数据集上取得了state-of-the-art的性能。例如，在NYU-Depth-V2数据集上，DCDepth在多个指标上优于现有方法，包括绝对相对误差（Abs Rel）、平方相对误差（Sq Rel）和均方根误差（RMSE）。实验结果表明，DCDepth能够更准确地估计场景的深度信息，并更好地捕捉场景的全局结构和局部细节。

🎯 应用场景

DCDepth在单目深度估计领域具有广泛的应用前景，例如：机器人导航、自动驾驶、三维重建、虚拟现实和增强现实等。准确的深度信息对于这些应用至关重要，DCDepth的先进性能可以提高这些应用的可靠性和效率。未来，DCDepth可以进一步扩展到其他视觉任务，例如：场景理解和目标检测。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce DCDepth, a novel framework for the long-standing monocular depth estimation task. Moving beyond conventional pixel-wise depth estimation in the spatial domain, our approach estimates the frequency coefficients of depth patches after transforming them into the discrete cosine domain. This unique formulation allows for the modeling of local depth correlations within each patch. Crucially, the frequency transformation segregates the depth information into various frequency components, with low-frequency components encapsulating the core scene structure and high-frequency components detailing the finer aspects. This decomposition forms the basis of our progressive strategy, which begins with the prediction of low-frequency components to establish a global scene context, followed by successive refinement of local details through the prediction of higher-frequency components. We conduct comprehensive experiments on NYU-Depth-V2, TOFDC, and KITTI datasets, and demonstrate the state-of-the-art performance of DCDepth. Code is available at https://github.com/w2kun/DCDepth.