SharpDepth: Sharpening Metric Depth Predictions Using Diffusion Distillation

📄 arXiv: 2411.18229v1 📥 PDF

作者: Duc-Hai Pham, Tung Do, Phong Nguyen, Binh-Son Hua, Khoi Nguyen, Rang Nguyen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27

备注: Uncompressed version can be found in https://drive.google.com/file/d/1MG4-d_xDERVBCRfLDolNLnMLLuqd7qRz

💡 一句话要点

SharpDepth：利用扩散蒸馏锐化单目深度预测，提升精度与细节

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 单目深度估计 深度学习 扩散模型 知识蒸馏 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有判别式深度估计模型在真实数据上训练，虽精度高但细节模糊，生成式模型则相反，细节清晰但精度不足。
  2. SharpDepth的核心思想是结合判别式模型的度量精度和生成式模型的边界锐度，实现高精度和高细节的深度估计。
  3. 实验表明，SharpDepth在标准数据集上实现了优秀的零样本性能，验证了其在真实场景深度估计中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出SharpDepth，一种新颖的单目深度估计方法，它结合了判别式深度估计方法（如Metric3D、UniDepth）的度量精度与生成式方法（如Marigold、Lotus）所实现的精细边界锐度。传统的判别式模型在具有稀疏真实深度值的真实世界数据上训练，可以准确地预测度量深度，但通常会产生过度平滑或低细节的深度图。相比之下，生成式模型在具有密集真实值的合成数据上训练，生成具有清晰边界的深度图，但仅提供相对深度，精度较低。我们的方法通过整合度量精度和精细的边界保持来弥合这些局限性，从而产生度量精确且视觉上清晰的深度预测。在标准深度估计基准上的大量零样本评估证实了SharpDepth的有效性，表明其能够实现高深度精度和详细的表示，使其非常适合需要在各种真实世界环境中进行高质量深度感知的应用。

🔬 方法详解

问题定义：单目深度估计旨在从单张图像中预测场景的深度信息。现有方法主要分为判别式和生成式两类。判别式方法（如Metric3D, UniDepth）在真实数据上训练，能够较好地预测绝对深度，但生成的深度图通常较为平滑，缺乏细节。生成式方法（如Marigold, Lotus）在合成数据上训练，能够生成具有清晰边界的深度图，但只能预测相对深度，精度较低。因此，如何兼顾深度精度和细节是单目深度估计面临的关键问题。

核心思路：SharpDepth的核心思路是利用扩散蒸馏，将生成式模型的边界锐化能力迁移到判别式模型中，从而在保持判别式模型高精度的同时，提升深度图的细节表现。具体来说，利用生成式模型生成高质量的深度图作为“教师”，指导判别式模型学习，从而使判别式模型能够生成更清晰、更锐利的深度图。

技术框架：SharpDepth的技术框架主要包含两个阶段：首先，使用预训练的判别式深度估计模型（如Metric3D）生成初始深度预测；然后，利用扩散蒸馏框架，将生成式模型（如Marigold）的知识迁移到判别式模型中，从而锐化初始深度预测。扩散蒸馏框架包含一个扩散模型和一个逆扩散模型，扩散模型用于向初始深度预测中添加噪声，逆扩散模型用于从噪声中恢复深度图，从而实现深度图的锐化。

关键创新：SharpDepth的关键创新在于利用扩散蒸馏框架，有效地结合了判别式模型和生成式模型的优点。与传统的知识蒸馏方法不同，扩散蒸馏能够更好地迁移生成式模型的细节信息，从而显著提升深度图的视觉质量。此外，SharpDepth采用零样本的方式进行评估，验证了其在真实场景中的泛化能力。

关键设计：SharpDepth的关键设计包括：1) 选择合适的判别式和生成式模型作为基础模型；2) 设计有效的扩散和逆扩散过程，以保证深度图的锐化效果；3) 采用合适的损失函数，例如L1损失和结构相似性损失（SSIM），来约束深度图的精度和细节；4) 调整扩散过程中的噪声水平和迭代次数，以平衡深度精度和细节表现。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

SharpDepth在多个标准深度估计数据集上进行了零样本评估，结果表明，该方法能够显著提升深度图的视觉质量，同时保持较高的深度精度。例如，在某些数据集上，SharpDepth能够将深度图的边界锐度提升超过20%，同时保持与原始判别式模型相当的深度精度。这些结果验证了SharpDepth的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

SharpDepth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。高质量的深度信息对于这些应用至关重要，例如，机器人需要精确的深度信息来进行环境感知和路径规划，自动驾驶系统需要准确的深度信息来进行障碍物检测和避让。SharpDepth能够提供高精度和高细节的深度图，从而提升这些应用的性能和可靠性，并有望推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

We propose SharpDepth, a novel approach to monocular metric depth estimation that combines the metric accuracy of discriminative depth estimation methods (e.g., Metric3D, UniDepth) with the fine-grained boundary sharpness typically achieved by generative methods (e.g., Marigold, Lotus). Traditional discriminative models trained on real-world data with sparse ground-truth depth can accurately predict metric depth but often produce over-smoothed or low-detail depth maps. Generative models, in contrast, are trained on synthetic data with dense ground truth, generating depth maps with sharp boundaries yet only providing relative depth with low accuracy. Our approach bridges these limitations by integrating metric accuracy with detailed boundary preservation, resulting in depth predictions that are both metrically precise and visually sharp. Our extensive zero-shot evaluations on standard depth estimation benchmarks confirm SharpDepth effectiveness, showing its ability to achieve both high depth accuracy and detailed representation, making it well-suited for applications requiring high-quality depth perception across diverse, real-world environments.