Self-Supervised Monocular 4D Scene Reconstruction for Egocentric Videos
作者: Chengbo Yuan, Geng Chen, Li Yi, Yang Gao
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-11-14 (更新: 2025-07-12)
💡 一句话要点
提出EgoMono4D，用于自监督单目4D利己视频场景重建。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 自监督学习 单目视觉 4D场景重建 利己视频 动态场景 相机位姿估计 深度估计
📋 核心要点
- 利己视频场景重建缺乏高质量标注数据，限制了现有监督学习方法的有效性。
- EgoMono4D通过自监督学习统一估计相机内参、位姿和深度，实现快速前馈的4D重建。
- 实验表明，EgoMono4D在利己视频点云序列重建上优于现有方法，并具有良好的泛化性。
📝 摘要（中文）
本文提出EgoMono4D，一种新颖的自监督动态场景重建方法，旨在解决利己视频中高质量标注数据匮乏的问题。EgoMono4D统一了利己单目4D重建所需的多个变量的估计，包括相机内参、相机位姿和视频深度，所有这些都在一个快速前馈框架内完成。该模型从预训练的单帧深度和内参估计模型开始，通过相机位姿估计进行扩展，并在大规模未标注的利己视频上对齐多帧结果。在领域内和零样本泛化设置下对EgoMono4D进行了评估，与所有基线相比，在密集点云序列重建方面取得了优异的性能。EgoMono4D是首次尝试将自监督学习应用于标签稀缺的利己视频领域的点云序列重建，从而实现快速、密集和可泛化的重建。代码和模型已开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决利己视频中动态场景的4D重建问题。现有方法依赖于大量的标注数据，但在利己视频领域，高质量的标注数据非常稀缺，这限制了监督学习方法的应用。因此，如何在缺乏标注的情况下，实现对利己视频场景的准确、稠密和动态的重建是一个关键挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习的方式，从无标注的利己视频中学习场景的几何和动态信息。通过设计合适的损失函数和网络结构，使得模型能够从视频序列中自动学习相机位姿、深度信息等，从而实现4D场景的重建。这种自监督的方式避免了对大量标注数据的依赖，提高了模型的泛化能力。
技术框架：EgoMono4D的技术框架主要包含以下几个模块：1) 单帧深度和相机内参估计模块：利用预训练的模型初始化深度和相机内参；2) 相机位姿估计模块：估计相邻帧之间的相机运动；3) 多帧对齐模块：将多帧的深度图和点云对齐到统一的坐标系下；4) 自监督损失函数：设计损失函数，约束重建结果的一致性和准确性。整个框架采用前馈网络结构，可以实现快速的场景重建。
关键创新：EgoMono4D的关键创新在于将自监督学习应用于利己视频的4D场景重建。与传统的监督学习方法相比，EgoMono4D不需要大量的标注数据，可以从无标注的视频中学习场景的几何和动态信息。此外，EgoMono4D统一了相机内参、位姿和深度的估计，避免了分别估计带来的误差累积。
关键设计：EgoMono4D的关键设计包括：1) 使用预训练的单帧深度估计模型作为初始化，加速模型的收敛；2) 设计了基于光度一致性和几何一致性的自监督损失函数，约束重建结果的准确性；3) 采用可微的渲染技术，使得模型可以进行端到端的训练；4) 使用了Transformer网络结构来建模视频序列中的时序关系，提高相机位姿估计的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EgoMono4D在利己视频的4D场景重建任务上取得了显著的性能提升。与现有基线方法相比，EgoMono4D在点云序列重建的准确性和完整性方面均有明显优势。尤其是在零样本泛化实验中，EgoMono4D表现出良好的泛化能力，表明其学习到的场景几何和动态信息具有较强的鲁棒性。具体性能数据在论文中给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实、人机交互等领域。例如，机器人可以利用该技术理解周围环境，进行自主导航；AR/VR应用可以利用该技术创建更逼真的虚拟场景；人机交互系统可以利用该技术理解用户的行为和意图。该研究为利己视角下的场景理解和交互提供了新的可能性。
📄 摘要（原文）
Egocentric videos provide valuable insights into human interactions with the physical world, which has sparked growing interest in the computer vision and robotics communities. A critical challenge in fully understanding the geometry and dynamics of egocentric videos is dense scene reconstruction. However, the lack of high-quality labeled datasets in this field has hindered the effectiveness of current supervised learning methods. In this work, we aim to address this issue by exploring an self-supervised dynamic scene reconstruction approach. We introduce EgoMono4D, a novel model that unifies the estimation of multiple variables necessary for Egocentric Monocular 4D reconstruction, including camera intrinsic, camera poses, and video depth, all within a fast feed-forward framework. Starting from pretrained single-frame depth and intrinsic estimation model, we extend it with camera poses estimation and align multi-frame results on large-scale unlabeled egocentric videos. We evaluate EgoMono4D in both in-domain and zero-shot generalization settings, achieving superior performance in dense pointclouds sequence reconstruction compared to all baselines. EgoMono4D represents the first attempt to apply self-supervised learning for pointclouds sequence reconstruction to the label-scarce egocentric field, enabling fast, dense, and generalizable reconstruction. The interactable visualization, code and trained models are released https://egomono4d.github.io/