$SE(3)$ Equivariant Ray Embeddings for Implicit Multi-View Depth Estimation

📄 arXiv: 2411.07326v1 📥 PDF

作者: Yinshuang Xu, Dian Chen, Katherine Liu, Sergey Zakharov, Rares Ambrus, Kostas Daniilidis, Vitor Guizilini

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-11

备注: Accepted at NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出基于$SE(3)$等变射线嵌入的隐式多视角深度估计方法

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

关键词: 多视角深度估计 等变学习 SE(3)等变性 Perceiver IO 球谐函数

📋 核心要点

  1. 现有基于几何实体嵌入的多视角学习方法缺乏等变性，这对于有效的3D学习至关重要。
  2. 论文提出将$SE(3)$等变性嵌入到Perceiver IO架构中，利用球谐函数进行位置编码，并设计等变编码器和解码器。
  3. 实验结果表明，该模型在立体深度估计任务中，无需显式几何约束或数据增强，即可在真实世界数据集上取得SOTA性能。

📝 摘要（中文）

本文探讨了等变多视角学习在深度估计中的应用，旨在解决现有方法缺乏等变性或仅通过数据增强实现近似等变性的问题。这些问题会导致不同参考系下的不一致性。为此，我们提出将$SE(3)$等变性嵌入到Perceiver IO架构中。我们采用球谐函数进行位置编码，以确保3D旋转等变性，并在Perceiver IO架构中开发了专门的等变编码器和解码器。为了验证我们的模型，我们将其应用于立体深度估计任务，在真实世界数据集上取得了最先进的结果，而无需显式的几何约束或大量的数据增强。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多视角深度估计中，现有方法缺乏$SE(3)$等变性的问题。现有方法要么忽略了等变性，要么仅通过数据增强来近似实现等变性，这导致在不同参考系下产生不一致的结果，限制了模型的泛化能力和鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是将$SE(3)$等变性作为一种归纳偏置，显式地嵌入到深度学习模型中。通过确保模型输出对输入视角变换的等变性，可以提高模型在不同视角下的预测一致性，从而提升深度估计的准确性和鲁棒性。

技术框架：该方法基于Perceiver IO架构，并对其进行了改进以支持$SE(3)$等变性。整体流程包括：1) 使用球谐函数对射线进行位置编码，以实现3D旋转等变性；2) 使用等变编码器将射线嵌入到潜在空间中；3) 使用Perceiver IO架构进行特征提取和融合；4) 使用等变解码器将潜在特征解码为深度值。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将$SE(3)$等变性显式地嵌入到Perceiver IO架构中。通过使用球谐函数进行位置编码，并设计专门的等变编码器和解码器，该方法能够确保模型输出对输入视角变换的等变性，从而提高深度估计的准确性和鲁棒性。与现有方法相比，该方法无需依赖数据增强或显式的几何约束即可实现高性能。

关键设计：论文使用球谐函数作为位置编码，以确保3D旋转等变性。等变编码器和解码器的具体结构未知，但其设计目标是保持$SE(3)$等变性。损失函数未知，但其目标是最小化预测深度与真实深度之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该模型在真实世界数据集上进行了立体深度估计实验，取得了state-of-the-art的结果，无需显式的几何约束或大量的数据增强。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出该方法优于现有技术。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、三维重建、虚拟现实等领域。通过提高多视角深度估计的准确性和鲁棒性，可以提升机器人在复杂环境中的感知能力，并为用户提供更逼真的沉浸式体验。未来，该方法有望扩展到其他3D视觉任务，如目标检测和语义分割。

📄 摘要（原文）

Incorporating inductive bias by embedding geometric entities (such as rays) as input has proven successful in multi-view learning. However, the methods adopting this technique typically lack equivariance, which is crucial for effective 3D learning. Equivariance serves as a valuable inductive prior, aiding in the generation of robust multi-view features for 3D scene understanding. In this paper, we explore the application of equivariant multi-view learning to depth estimation, not only recognizing its significance for computer vision and robotics but also addressing the limitations of previous research. Most prior studies have either overlooked equivariance in this setting or achieved only approximate equivariance through data augmentation, which often leads to inconsistencies across different reference frames. To address this issue, we propose to embed $SE(3)$ equivariance into the Perceiver IO architecture. We employ Spherical Harmonics for positional encoding to ensure 3D rotation equivariance, and develop a specialized equivariant encoder and decoder within the Perceiver IO architecture. To validate our model, we applied it to the task of stereo depth estimation, achieving state of the art results on real-world datasets without explicit geometric constraints or extensive data augmentation.