MoGe: Unlocking Accurate Monocular Geometry Estimation for Open-Domain Images with Optimal Training Supervision

📄 arXiv: 2410.19115v3 📥 PDF

作者: Ruicheng Wang, Sicheng Xu, Cassie Dai, Jianfeng Xiang, Yu Deng, Xin Tong, Jiaolong Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-24 (更新: 2025-04-15)

备注: Project page: https://wangrc.site/MoGePage/

💡 一句话要点

MoGe：通过优化训练监督，解锁开放域图像的精确单目几何估计

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

关键词: 单目几何估计 3D点云重建 仿射不变性 深度学习 开放域图像

📋 核心要点

  1. 现有单目几何估计方法难以处理开放域图像，面临尺度模糊和监督不明确的挑战。
  2. MoGe通过引入仿射不变表示的点云，避免了全局尺度和位移的歧义性，从而实现更有效的几何学习。
  3. 该模型结合全局点云对齐和多尺度局部几何损失，在多个数据集上显著超越了现有技术水平。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种强大的模型MoGe，用于从单目开放域图像中恢复3D几何信息。给定单张图像，我们的模型直接预测场景的3D点云图，并使用仿射不变表示，该表示与真实的全局尺度和平移无关。这种新的表示消除了训练中模糊的监督，并促进了有效的几何学习。此外，我们提出了一组新颖的全局和局部几何监督，使模型能够学习高质量的几何信息。这些监督包括一个鲁棒、最优和高效的点云对齐求解器，用于精确的全局形状学习，以及一个多尺度局部几何损失，用于促进精确的局部几何监督。我们在一个大型混合数据集上训练我们的模型，并证明了其强大的泛化能力和高精度。在我们对各种未见数据集的全面评估中，我们的模型在所有任务中都显著优于最先进的方法，包括3D点云图、深度图和相机视场的单目估计。

🔬 方法详解

问题定义：现有的单目几何估计方法在处理开放域图像时，由于缺乏精确的全局尺度信息，容易产生尺度模糊和位移不确定性。此外，如何设计有效的监督信号，引导模型学习高质量的几何结构，也是一个挑战。

核心思路：MoGe的核心思路是使用仿射不变的3D点云表示，这种表示方法对全局尺度和平移具有不变性，从而避免了训练过程中对绝对尺度信息的依赖。同时，结合全局和局部几何约束，提高模型的几何估计精度。

技术框架：MoGe模型的整体框架包括一个图像编码器和一个3D点云解码器。图像编码器负责提取图像的特征表示，3D点云解码器则将特征表示转换为仿射不变的3D点云。训练过程中，模型通过全局点云对齐损失和多尺度局部几何损失进行优化。

关键创新：MoGe的关键创新在于：1) 提出了仿射不变的3D点云表示，消除了对全局尺度信息的依赖；2) 设计了鲁棒、最优和高效的点云对齐求解器，用于精确的全局形状学习；3) 提出了多尺度局部几何损失，促进精确的局部几何监督。

关键设计：全局点云对齐损失使用了一种基于迭代最近点（ICP）算法的变体，用于对齐预测的点云和真实点云。多尺度局部几何损失则在不同尺度的特征图上计算几何一致性，例如表面法向量和曲率。网络结构细节（如编码器和解码器的具体架构）在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MoGe在多个公开数据集上进行了评估，包括室内场景数据集和室外场景数据集。实验结果表明，MoGe在3D点云图、深度图和相机视场的单目估计任务上，显著优于现有的最先进方法。具体的性能提升幅度在论文中应该有更详细的量化数据（未知）。

🎯 应用场景

MoGe在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人理解周围环境的3D结构，从而实现更智能的导航和交互。在自动驾驶领域，MoGe可以用于构建高精度的3D地图，提高车辆的感知能力。在增强现实领域，MoGe可以用于将虚拟物体与真实场景进行精确的对齐和融合。

📄 摘要（原文）

We present MoGe, a powerful model for recovering 3D geometry from monocular open-domain images. Given a single image, our model directly predicts a 3D point map of the captured scene with an affine-invariant representation, which is agnostic to true global scale and shift. This new representation precludes ambiguous supervision in training and facilitate effective geometry learning. Furthermore, we propose a set of novel global and local geometry supervisions that empower the model to learn high-quality geometry. These include a robust, optimal, and efficient point cloud alignment solver for accurate global shape learning, and a multi-scale local geometry loss promoting precise local geometry supervision. We train our model on a large, mixed dataset and demonstrate its strong generalizability and high accuracy. In our comprehensive evaluation on diverse unseen datasets, our model significantly outperforms state-of-the-art methods across all tasks, including monocular estimation of 3D point map, depth map, and camera field of view. Code and models can be found on our project page.