UnCLe: Benchmarking Unsupervised Continual Learning for Depth Completion

📄 arXiv: 2410.18074v4 📥 PDF

作者: Xien Chen, Rit Gangopadhyay, Michael Chu, Patrick Rim, Hyoungseob Park, Alex Wong

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-23 (更新: 2025-06-09)

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出UnCLe基准，用于评估深度补全的无监督持续学习能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 深度补全 无监督学习 持续学习 基准测试 灾难性遗忘

📋 核心要点

  1. 现有深度补全的无监督学习方法在静态数据集上训练，无法适应真实世界中不断变化的非平稳数据分布，导致灾难性遗忘。
  2. UnCLe基准通过模拟包含不同领域和传感器数据的非平稳分布，评估深度补全模型在无监督环境下的持续学习能力。
  3. 实验结果表明，现有的持续学习方法在深度补全的无监督持续学习任务中表现不佳，该领域仍面临挑战，UnCLe可作为开发平台。

📝 摘要（中文）

本文提出了UnCLe，这是首个用于多模态3D重建任务——深度补全的无监督持续学习的标准基准。深度补全旨在从同步的RGB图像和稀疏深度图中推断出稠密的深度图。本文在无监督学习的连续数据流的实际场景下，对深度补全模型进行了基准测试。虽然深度补全的无监督学习具有随时间持续学习新数据分布的可能性，但现有方法通常在静态或平稳的数据集上进行训练。然而，当适应新的非平稳分布时，它们会“灾难性地遗忘”先前学习的信息。UnCLe通过使深度补全模型适应包含从不同领域使用不同视觉和测距传感器捕获的各种场景的数据集序列来模拟这些非平稳分布。本文采用了来自持续学习范例的代表性方法，并将它们转换为能够进行深度补全的无监督持续学习。本文对室内和室外环境中的这些模型进行了基准测试，并通过标准定量指标研究了灾难性遗忘的程度。研究发现，深度补全的无监督持续学习是一个开放性问题，并邀请研究人员利用UnCLe作为开发平台。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决深度补全模型在无监督持续学习场景下的灾难性遗忘问题。现有的深度补全模型通常在静态数据集上训练，无法适应真实世界中数据分布的动态变化。当模型遇到新的数据分布时，会忘记之前学习的知识，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是构建一个标准化的基准测试平台UnCLe，用于评估和比较不同的无监督持续学习方法在深度补全任务上的性能。通过模拟真实世界中数据分布的非平稳性，UnCLe可以更准确地反映模型在实际应用中的表现。

技术框架：UnCLe基准包含一系列数据集，这些数据集来自不同的领域，并使用不同的视觉和测距传感器捕获。这些数据集被组织成一个序列，模拟了数据分布随时间变化的场景。研究人员可以使用UnCLe来训练和评估他们的深度补全模型，并使用标准化的指标来衡量模型的性能。UnCLe还提供了一组基线模型，供研究人员参考。

关键创新：UnCLe是第一个专门为深度补全的无监督持续学习设计的基准测试平台。它提供了一个标准化的环境，用于评估和比较不同的持续学习方法。UnCLe通过模拟真实世界中数据分布的非平稳性，可以更准确地反映模型在实际应用中的表现。

关键设计：UnCLe的关键设计包括数据集的选择和组织、评估指标的选择以及基线模型的选择。数据集的选择需要考虑数据分布的多样性和非平稳性。评估指标需要能够准确地衡量模型的性能，包括深度补全的准确性和灾难性遗忘的程度。基线模型的选择需要具有代表性，能够反映当前持续学习领域的研究进展。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过UnCLe基准测试了多种现有的持续学习方法在深度补全任务上的性能。实验结果表明，现有的方法在无监督持续学习的深度补全任务中表现不佳，存在严重的灾难性遗忘问题。这表明深度补全的无监督持续学习是一个具有挑战性的开放性问题，需要进一步的研究。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。在这些领域中，深度补全技术可以帮助系统理解周围环境，从而实现更安全、更可靠的决策。无监督持续学习的能力使得系统能够不断适应新的环境和数据，提高其鲁棒性和泛化能力。未来，该研究可以推动深度补全技术在更广泛的实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

We propose UnCLe, the first standardized benchmark for Unsupervised Continual Learning of a multimodal 3D reconstruction task: Depth completion aims to infer a dense depth map from a pair of synchronized RGB image and sparse depth map. We benchmark depth completion models under the practical scenario of unsupervised learning over continuous streams of data. While unsupervised learning of depth boasts the possibility continual learning of novel data distributions over time, existing methods are typically trained on a static, or stationary, dataset. However, when adapting to novel nonstationary distributions, they ``catastrophically forget'' previously learned information. UnCLe simulates these non-stationary distributions by adapting depth completion models to sequences of datasets containing diverse scenes captured from distinct domains using different visual and range sensors. We adopt representative methods from continual learning paradigms and translate them to enable unsupervised continual learning of depth completion. We benchmark these models across indoor and outdoor environments, and investigate the degree of catastrophic forgetting through standard quantitative metrics. We find that unsupervised continual learning of depth completion is an open problem, and we invite researchers to leverage UnCLe as a development platform.